akinator安卓中文版是一款玩起来有趣并且轻松的猜谜游戏,广为流传的神灯作为我们的答题管,为玩家们带来更多有趣的题目,从名人明星娱乐到历史人文,你想了解的这里都有哦!
akinator--可以读心术的手机休闲益智手游。游戏中的人物有点像阿拉丁神灯的男主角,它可以通过问你一些模糊的问题来猜出你想的是谁,想的人物可以是明星也可以是动漫人物,真的很准。
这个游戏网站是在2007年研发出来,在2008年大红,2009-2010期间移植到iDevice上的。玩法完全一样,只是可以随身带着与朋友同乐!
这个游戏的前提是你要连上网络,他会回传你问题,你回答他然后一一筛选猜出你心中所想的人物或角色
他的玩法是问你20个问题 就回答是或否或是模棱两可就可以了,很神奇的是到目前为止笔者不论问多冷门的人物或是范围多广的人物都会出现!
从卡通人物、明星、漫画角色等等等都能出现!(常常太热门的角色不到十题就被他猜中了..)
此类应用的大致流程都是:用户输入一段话(不一定只是单词)->后端语义引擎对用户输入的语句进行语义解析->推断用户最可能的意图->调用对应的知识库、应用、计算引擎->返回结果给用户。
1、最初级的实现方法:关键词匹配
建一个关键词词库,对用户输入的语句进行关键词匹配,然后调用对应的知识库。
此种方式入门门槛很低,基本上是个程序员都能实现,例如现在微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。
但此种方式存在诸多问题,例如:
a、由于是关键词匹配,如果用户输入的语句中出现多个关键词,此时由于涉及关键词权重(与知识库的关键词对比)等等问题,此时关键词匹配的方法就不擅长了
b、不存在对用户输入语句语义的理解,导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的方式来规避掉。
c、基本上无自学习能力,规则只能完全由人工维护,且规则基本是固定死的。
d、性能、扩展性较差。还是上面的一句话中包含多个关键词的例子,采用普通程序语言来做关键词匹配,性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做(例如Double-array trie tree),也很难满足大规模场景需求。
2、稍微高级点的实现方法:基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理(NLP)等技术来实现
相对于1的关键词匹配,此种实现方法要解决的核心的问题可以大致理解为:根据一段短文本(例如用户问的一句话)的语义,推测出用户最可能的意图,然后从海量知识库内容中找出相似度最高的结果。
具体技术实现就不细说了。举一个很粗糙的例子来简单说一下此种实现方法处理的思路(不严谨,只是为了说明思路)。
假如用户问:北京后天的温度是多少度?
如果采用纯搜索引擎的思路(基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同,但可参考此思路),此时实际流程上分成几步处理:
1、对输入语句分词,得到北京、后天、温度3个关键词。分词时候利用了预先建好的行业词库,“北京”符合预先建好的城市库、“后天”符合日期库、“温度”符合气象库
2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配,得出匹配度最高的规则。假定在规则库中有一条天气的规则:城市库+日期库+气象库,从而大致可以推测用户可能想问某个地方某天的天气。
3、对语义做具体解析,知道城市是北京,日期是后天,要获取的知识是天气预报
4、调用第三方的天气接口,例如中国天气网-专业天气预报、气象服务门户 的数据
5、将结果返回给用户
包名:com.digidust.elokence.akinator.freemium
MD5:1a2fce918708bff0b3c72c2938ff366b
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