网络天才官方正版

网络天才官方正版为玩家带来了一款趣味性十足的休闲益智手游，游戏中拥有极高的游戏自由度，各种不同的谜题等你解答，玩家还可以设计自己的角色外观，海量的游戏关卡玩家自由解锁体验，还给玩家提供了相当丰富的玩法，喜欢的玩家快来下载试试吧。

网络天才官方正版新手攻略

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*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*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

网络天才官方正版特色

终极灵药

Akinator值得拥有!此灵药具备所有其他灵药的功效。它还可以让你优化你的人物，这样，你也可以诱捕你的朋友。

释放你的创造力

由于Geniz，你可以解锁，并玩转新的背景，随意定制Akinator。这个精灵将变成一个吸血鬼、牛仔或迪斯科舞者。

继续猜

每天尝试找出5个神秘人物，赢得特别的天才，用来定制你最喜欢的妖怪。

去寻找Aki奖励

Akinator邀请你跳出固有思维模式。正如你所知道的，他喜欢猜更难猜的对象，接受更大的挑战。要做到这一点，就让他猜已经很久没玩过的被遗忘的对象。

来尝试MyWorld体验吧

Akinator的天资永无止境!来自精灵的另一个惊喜：通过MyWorld,发现新玩法。无止境地挑战Akinator:让他猜想谁是你的亲朋好友并把他们召集到你的MyWorld画廊中。还有更妙的!即使你没有在游戏，Akinator仍旧能猜出你的朋友和亲戚的名字。这怎么可能?!把你的手机递给你的朋友，打开MyWorld体验...并为这样的惊奇做好准备吧!

网络天才官方正版亮点

美漫的游戏风格让玩家在整个游戏过程中的代入感是极强的。

氛围塑造的比较温馨，但是在静谧的环境之中也是充满了激情的。

原因一：网络原因

解决方法：由于当前游戏的用户非常的丰富，如果你的网络较差的话就无法顺利打开，只要你及时的切换网络后就可以顺利的进行运行，WIFU/5G不断的切换。

原因二：手机内存不足

解决方法：你的手机内存不足的话，那么就无法顺利的运行app，你可以选择清除手机空间，或者是选择网络天才网页版，畅玩游戏的乐趣。

网络天才官方正版游戏技巧

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。

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*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）。