201 秦雨诺：他把我当问答模型了？ (第1/2页)

其实就跟拆箱一样，周岩已经迫不及待想拆开来看一下。
　　
　　不过这种程序运行对电脑的配置要求挺高，周岩索性先回了酒店房间，把自己之前配置的电脑拿回来。
　　
　　只不过一回到房间，周岩也不急着出来了，在房间里操作起来。
　　
　　因为程序太大，周岩拿出了一块移动硬盘整体拷贝下来，一番捣鼓以后，他也打开了女黑客发来的封装文件包。
　　
　　很快，程序运行。
　　
　　依旧是黑色调，对话框什么都没有改变。
　　
　　周岩首先输入了一个基本的算法需求，要求01编写出猴子选大王的代码，这是一个算法常例，用来验证初学者是否入门，也是学校常考的题目。
　　
　　而01不负所托，在思考了几秒钟以后，很快就给出了代码。
　　
　　女黑客发过来的代码本身就是在python运行窗口中，周岩把代码复制粘贴过去，窗口出现，周岩输入了几组数值，结果得出，完美运行。
　　
　　周岩又修改了自己的几个要求，比如把猴子改成首尾相连，又去验证数值，发现依旧正确。
　　
　　这个程序看来没毛病。
　　
　　周岩又找了十几道难度不一的大厂面试题，他打算一道一道测试过去。
　　
　　先从简单的开始，周岩把三道一口气放进去，让01回答。
　　
　　结果不出所料，01都给出了正确的答案。
　　
　　周岩感觉是女黑客把算法库加进去的结果，这种验证没办法测试出01到底有多厉害。
　　
　　于是周岩提高了难度，把两道稍微困难的算法题贴进去。
　　
　　这一回01‘思考"的时间久了一点，不过很快，依旧给出了答案。
　　
　　周岩同样进行了答案验证，正确。
　　
　　于是周岩也不耐着性子一个个放了，他直接把最难的那一道算法题放进去。
　　
　　这种题目网上没有现成的答案，他也期待01的回复。
　　
　　下一秒01回应的答案依旧完整，只不过在验证的环节出现问题，报错。
　　
　　周岩把01的回答重新贴进了对话框，并告诉01错误，让他根据自己发过去的代码进行debug。
　　
　　三秒以后，01又给出了答案。
　　
　　只是验证的时候依旧报错。
　　
　　周岩这一会儿变得极有耐心，一遍又一遍地把01自己生成的错误代码贴进问答框，让他自己纠正自己的错误。
　　
　　而在纠正了差不多五次以后，01终于输出了正确的答案。
　　
　　周岩知道这就是智能对话模型在完善答案的过程，同样也是未来智能模型的正确玩法。
　　
　　本质上智能模型起的就是满足人类需求的作用。
　　
　　一开始可能对所谓的需求只有一个模糊的概念，但随着交流的深入，智能模型也越来越理解你的需求到底是什么。
　　
　　一个大的需求会包含十几个小需求，这十几个小需求一开始提问者可能并不知道，但随着和01沟通的深入，不管是提问者还是01，都能更加深入地了解需求。
　　
　　这其实也是模拟人类交流的过程，当你提出问题的时候，不可能指望别人立刻进行回答，都是在明确对方需求以后，再给出进一步的反馈，越反馈越正确，因为你提的要求越难越多，对方需要寻找的范围也越来越小，越来越精准。
　　
　　只是交流五次就回答出这个问题，周岩还是比较意外的。
　　
　　于是他改变了思路，选择提出一个大项目，让01首先提供完成这个大项目需要的步骤。
　　
　　而很快，01就给出了步骤，一共五点。
　　
　　周岩给出的要求是：对网络文本进行文本统计分析。
　　
　　01的回复是：1、导入文本。2、文本预处理。3、文本统计。4、得出结论。
　　
　　比较简单，周岩给出具体一点的要求。
　　
　　于是01的回复变成了：1、导入文本。2、对文本进行预处理，导入停用词表，使用分词工具对文本进行预处理。3、对处理后的分词文本，进行词频统计。4、对词频统计后的结果进行词频统计分析，得出结论。
　　
　　具体了一些，只不过依旧有点儿宽泛。
　　
　　不过周岩等不及了，
　　
　　他直接提出让01根据自己的步骤，生成相关的代码。
　　
　　而很快，01就生成了一系列的代码。
　　
　　周岩下载了《斗破苍穹》的文本，对这段代码进行验证，很快就得到了不错的数据，虽然不全面，但显然这个项目是能进行下去的。
　　
　　周岩又对这段代码提出改进要求，包括词频可视化，把词频用云图展现出来，包括对词频进行文本训练，从而找出词与词之间的关联。
　　
　　这一回周岩提出的要求是对两本文本进行处理，两本分别是金庸老爷子的《神雕侠侣》和《射雕英雄传》。
　　
　　很快01给出了相应的代码修改，周岩复制粘贴之后，进行测试。
　　
　　其实需求也特别简单，就是找主角之间的人物关系。
　　
　　杨过对应小龙女，那么郭靖对应什么，结果：黄蓉。
　　
　　周岩又找了杨过和郭靖分别对应的关联词，同时让01局限在人物身上，自己设计一个人物词判定代码。
　　
　　这一回01终于出现了一点错误，比如人物切分上面，会把4个词的人物变成2个词输出。
　　
　　这就是细节上的毛病了，周岩现在也不是算法小白，知道怎么改进，不过周岩更期待01给出的结果。
　　
　　于是他把这个问题粘贴给了01，而01也给出了对词频进行判定，如果两个拆分的词同时出现多次，那么判定两个拆分的词合并成为同一个词，并在字典中删除前面两个拆分词，并对已经分词好的数据进行处理，合并两个拆分词，没有分词好的就以该拆分词作为分词依据，照着分词就行。
　　
　　粘贴进去以后，周岩发现效果意外的不错。
　　
　　只是之后人物判别上也出现了一些问题，会把武器什么的加进去。
　　
　　周岩又去问01，01回答了一些代码修改，但加进去以后，依旧是老样子，没法做到细致的划分。
　　
　　周岩问01有没有什么好的办法，01说在处理之前，就把处理的人物给预设出来，这样就不会出现之后判定错误的情况。
　　
　　也就是从源头解决问题，同样也算是一件很机械的处理方式。
　　
　　但是人类有时候的处理，同样很机械，而且也是填鸭式的，就比如基因测序。
　　
　　

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