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第十八章 语义识别的难点(第3页)

电脑肯定是不行的,光脑还差不多。

“联网就联网吧,在程序里预留一些常用算法,断网勉强也能用。”

解决了第一个问题之后,罗辑又陷入了瓶颈。

他蓦然想起中文还有一点很蛋疼,那就是没有和英文一样可用于区分人名地名的大小写。

要是仅仅这样也就罢了,关键是有些人的名字起就是一个词语,如果分词程序有智能的话,它一定会把这些人拖出去砍死。

比如高峰、汪洋、罗辑……

“这……还是不要砍死了,半残就好。”

罗辑马上停止了抱怨了,再困难也要解决不是?

“到底要怎么做?”

罗辑觉得自己有些天真了,一开始以为有了科技树绝对可以快速的解决问题,可事实上并非如此。

之前做无线充电器时,都要用到机械方面的知识,而难度比无线充电更大的语义识别,其交叉的学科只会更多。

“语义识别要什么?电脑编程、统计分析、数据建模……还有语言学?”

罗辑看到科技树上显示的内容完全傻眼了,前面的只要的理科内容,不管多难他都不怕,可偏偏最后一项他却没有办法。

让罗辑去看文科知识,那比杀了他还难受。

可不学语言学,怎么可能做的出语气识别?

罗辑抓破脑袋也没有想出代替方案,这似乎是唯一的解决方法。

想想也是,对语言不熟悉的人又怎么做的出语义识别?作为社交白痴的罗辑,自己都听不太明白别人的话,又怎么让电脑也“听”

的懂?

学习语言学?

罗辑硬着头皮只看了一会,就感觉头大如斗,就像熬了好几个通宵,困意如潮水般一波波涌来,怎么也挡不住。

这道是个催眠的好方法,罗辑有些哭笑不得。

“只能走一步看一步了。”

罗辑决定先将这个问题搁置,等其他能解决的都解决了,再回头来考虑这个问题。

先搭建模型吧。

语义解析得到步骤和前两步很想,都需要一定量的数据支持。

好在有小音的帮助,不需要罗辑去亲自搭建语料库,不然光是这一个工程就能让开发时间延长几倍。

繁琐的数据积累永远是最费时间的,不过幸好小音的智能程度提高了,她能替罗辑执行的工作也越来越多,可以说只要语义识别完成,她就和电影里的那些黑科技差不多了。

研发的过程对于别人也许是枯燥的,但对罗辑来说却是让人兴奋不已的。

因为在拥有了科技树之后,他基本不会做无用功,任何研究都有一个明确的方向,所以他的研究每时每刻都在向目标推进。

七天后,罗辑在属于自己的机房里长出了口气。

现在上他能解决问题都解决了,自动分词系统也趋于实用,至少不会出现乌龙了。

一些带有歧义的句子也能分析出来。

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