“智能小语,也可以叫语音输入法吧?”

    如果🊂🍠🉡不用打字了,是不是意味着键盘也没用了?那笔记本岂不是可以做的更薄?不对,没了键盘不就成了平板么?朱成想到了这一🚵🗲🟥点,感觉自家的电脑城可以多进一些平板电脑了。

    在外界因为语音☗⛋😹识别而震惊的时候,罗辑所在的机🇙🙂🇡房却只能听到敲键盘的声音。尽管语音识别已经做了出来,但对于写代码而言意义不大。真正能🆽🕂🆲将罗辑从这些繁重的任务中解救出来的只有语义识别!

    开🚠🚠发语义识别,就如同罗辑预料的那样,并不是一块好啃的🞩骨头。

    更何况是🉜🈋中文体系上的语义识别,这比其它语言要难上几个级别。光是分词这一项,就能让人死掉不少脑细胞。中文不同于单词组成的拉丁文,拉丁文单词间的空格可以大幅度减少电脑的识别难度,而中文却不行。

    在中文里面,一句话就有很多意思。别说电脑了,有时候就连人也不好分辨。比如那句著名的“下雨天留客天天留我不留”,在没有标点符号的情况🚸下,它至少有七种意思。对于电脑而言,别说这种地狱级的分词,哪怕是一些人们看来再简单不过的句子也很🂂难分辨。

    比如“华🉜🈋科大学生前来应聘”,电脑可能会理解为“华科大学,生前,来应聘”。

    中文语义识别的第一个难点,也可以说是最大的难点🁙便🅕🆝在这🞩里。怎样的分词算法才是最完美的?

    罗辑在科技树中找到了方案,一种基于统计学模型的算法,构建一个🜏三维矩阵,选取概率最高的一个。xy轴是任意🉫🊒🏮两个词语的组合,而z轴则是场景状态,根据语气和语态选🏱取的最佳方案。

    “不过这需要联网。”罗辑琢磨了一下,这🆒似乎是目前最好的方案,虽然他的本意是打造一个可用于♹线下服务的智能,但是以现在的设备存储能力想要存下大量的语料库,根本就是天方夜谭。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。