第十八章 语义识别的难点（3 / 5）

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。

“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。