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网络天才是一款基于阿拉丁神灯原型背景打造的休闲解谜竞猜类游戏，其游戏内容均为中文呈现，这使得玩家理解起来更为轻松，游戏体验也更佳。在游戏过程中，玩家会邂逅一盏神灯，随后玩家能够挑选任意一样东西。神灯会向玩家提出几个问题，接着依据玩家的回答精准推测出玩家所想。游戏内设有丰富多样的关卡，供玩家尽情挑战，让玩家充分体验各类思维导向和解谜挑战。感兴趣的朋友，赶紧加入吧！
因为MyWorld，网络天才（Akinator）对你的了解更胜以往！仅靠向你提问，Akinator就能读懂你的心思，猜出你心中所想的角色。你只需想好一个真实或虚构的角色，Akinator就会尝试把这个人物猜出来。有谁敢挑战这位精灵呢！
全新特征：快来体验MyWorld吧！Akinator的天赋无穷无尽！精灵带来的又一惊喜：通过MyWorld，探索全新玩法。
对Akinator发起无尽挑战：让它猜猜你的亲朋好友是谁，然后把他们“召集”到你的MyWorld画廊里。更神奇的是！哪怕你没在玩游戏，Akinator依然能猜出你朋友和亲戚的名字。这怎么做到的？！把手机递给你的朋友，开启MyWorld体验……准备好迎接这份惊奇吧！声名远扬的妖怪面临着挑战，亟待应对。若想助他一臂之力，那就去寻觅Aki的奖励……
Akinator仅需提出寥寥几个问题，便能洞悉你的心思，知晓你心中所想之人。无论是设想一个真实存在的人物，还是虚构的角色，阿Q内探都能精准猜出究竟是谁。你有胆量挑战这个神奇的精灵吗？
全新Akinometer惊艳登场，快来排行榜向朋友们发起挑战，一决高下，看看究竟谁才是最强者。 若想让孩子玩得更加安心，请开启儿童过滤选项。
继续畅玩，毫无限制！
每日挑战任务
当用户参与这款游戏项目后，能够直接借助账户功能，畅享诸多游戏乐趣。这是由于游戏中设置了丰富多样的内容，并且玩家还能通过完成每日挑战任务，获取相应奖励。
在《网络天才》里，为玩家特别设置了每日挑战任务。玩家每天能够寻觅到5个神秘角色，借助这些神秘角色，可赢取额外或某些特殊的aki奖励。每当玩家完成相应任务，就能获取对应的奖赏。
Aki奖在游戏里别具一格，通过它来获取黑金、铂金以及黄金，奖励内容能依照玩家的想象设定。这一奖项能引领玩家踏入荣誉殿堂，在游戏中持续迎接相应挑战。当玩家成为头号玩家后，便可以不断挑战其他玩家，有机会赢得超级奖励，或者直接在荣誉殿堂上留下自己的名字。
1、画面极具画面感，多种绚丽多彩的颜色相互搭配，显得格外清新亮丽。
2. 可爱小人物的设计，能让你全身心沉浸于游戏世界。
3、动作较为流畅，不过在面临危险时，你还需做到快速反应。
4、安装包相对较小，不会大量占用玩家内存。
1. 包含16种语言，分别为法语、英语、西班牙语、葡萄牙语、德语、日语、阿拉伯语、俄语、意大利语、中文、土耳其语、韩语、希伯来语、波兰语、印度尼西亚语以及荷兰语。
2. Akinator能够洞悉您的内心，道出您正在思索的角色。
3. 通过Aki奖展柜，你能对自己的收藏一览无余。
4. 全新的超级黑金、铂金以及黄金Aki奖。
5. 给角色配上问题与图片，赋予神灯更多魔力。
6. 通过帽子和服饰来定制您心仪的Akinator形象。
1、最为基础的实现方式：关键词匹配
构建一个关键词词库，针对用户输入的语句开展关键词匹配工作，随后调用相应的知识库。
这种方式的入门门槛相当低，对于大多数程序员而言都能够轻松实现。就好比当下微信公众平台的智能回复功能，以及众多网站所采用的敏感词过滤机制，均属于此类情况。
然而，这种方式存在不少问题，比如：
a、因采用关键词匹配方式，若用户输入的语句里出现多个关键词，鉴于此时会涉及关键词权重（需与知识库的关键词进行对比）等诸多问题，这种情况下，关键词匹配方法便难以有效应对。
b、由于缺乏对用户输入语句语义的理解，常出现答非所问的情况。在产品设计中，对于无法回答的问题，会采用卖萌的方式予以规避。
c、几乎不具备自学习能力，规则完全依赖人工维护，并且规则大多是固定不变的。
d、性能欠佳，扩展性也较差。就拿上面一句话包含多个关键词的例子来说，若使用普通程序语言进行关键词匹配，性能极其糟糕。即便运用一些文本处理算法（比如Double - array trie tree），依旧难以满足大规模场景的需求。
2、较为进阶的实现方式：借助搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理（NLP）等技术达成。
相较于基于1的关键词匹配，这种实现方式所要解决的核心问题，大致可理解为：依据一段短文本（比如用户提出的一句话）的语义，推断出用户最有可能的意图，接着从海量的知识库内容里找出具有相似度*的结果。
具体的技术实现过程就不再详细阐述了。这里通过一个较为粗略的例子，简单讲讲这种实现方法的处理思路（并不严谨，仅用于说明思路） 。
假设用户询问：北京后天的温度是多少？
若采用纯搜索引擎的思路（尽管基于文本挖掘、NLP的思路有所差异，但可借鉴此思路），此时在实际流程方面会分成几步来处理：
1. 对输入语句进行分词处理，最终得到“北京”“后天”“温度”这3个关键词。在分词过程中，借助了预先构建好的行业词库。其中，“北京”与预先建好的城市库相匹配，“后天”与日期库相契合，“温度”则符合气象库。
2、依据特定算法，把上述分词结果与规则库进行匹配，得出具有匹配度*的规则。假设规则库中有一条关于天气的规则：城市库 + 日期库 + 气象库，借此大致能够推测出用户或许想问某个地方某天的天气情况。
3、详细解析语义，明确城市为北京，日期是后天，所需获取的知识为天气预报。
4、使用第三方天气接口，比如中国天气网 - 专业天气预报、气象服务门户所提供的数据。
一、网络天才的玩法及原理是怎样的？
用户输入一段话（内容不限于单词），随后后端语义引擎针对用户输入的语句展开语义解析工作，接着推断出用户最有可能的意图，之后调用与之对应的知识库、应用以及计算引擎，最后将所得结果反馈给用户。
二、网络天才的答案是如何产生的
最基础的实现办法：通过关键词匹配来构建一个关键词词库，针对用户输入的语句展开关键词匹配操作，接着调用相应的知识库。这种方式的入门难度极小，几乎任何一位程序员都能够达成，像当下微信公众平台的智能回复以及众多网站的敏感词过滤都属于这一类。然而，这种方式存在不少问题，比如：
a、因采用关键词匹配方式，若用户输入的语句里出现多个关键词，鉴于此时会涉及关键词权重（需与知识库的关键词进行对比）等诸多问题，这种情况下，关键词匹配方法便难以有效应对。
b、由于缺乏对用户输入语句语义的理解，常出现答非所问的情况。在产品设计中，对于无法回答的问题，会采用卖萌的方式予以规避。
c、几乎不具备自学习能力，规则完全依赖人工维护，并且规则大多是固定不变的。
d、性能与扩展性欠佳。仍以上述一句话包含多个关键词的例子来说，若使用普通程序语言进行关键词匹配，性能极其糟糕。就算运用一些文本处理算法，也难以契合大规模场景的需求。
