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孟云来到此前在沃伦族新兵营缴获的那个联络阵器的架子前,将这些联络阵器中的兑换通通导入电脑。
厽厼。
这些对话以通用语为主,但也偶尔有沃伦语。
加上此前的格波特的笔记本,以及格波特的联络阵器,孟云获得了大量沃伦语语料。
有了语料之后,接下来便是要确定模型,自然语言处理问题,使用马尔可夫模型最为合适。
“碧微同学!”
“我在!”
“帮我使用这些语料,通过马尔可夫模型进行机器学习!”
“好!”
说起来好像很困难,实际上并不复杂。
一般情况下,在语料相似的情况下同样的词出现的频率应该是相似的。
并且一个词的与其后所跟随的词,在词性上也有一定的规律。
所谓自然语言处理,很大程度上就是揭示这种规律,本质上就是用机器处理复杂的概率学问题。
孟云在这里一共有三份语料,沃伦语的聊天记录、通用语的聊天记录还有就是沃伦族的笔记信息。
同时,他本身就是ai工程师,同样保存了一些中英文的公开语料库。
碧微同学通过对比这些数据中,每个词的出现频率以及每个词所跟随的前后词,很快就得出了一些词意的猜测,并且标明了这种意思的概率。
通过这个,还是能大致判断每个句子究竟是什么意思的。
孟云好奇地查看一下当时在雄开山顶,格波特的联络阵器上所收到的那个信息的含义。
竟然是“搞定”
的意思!
?
这么说,当时自己复制粘贴回复的这条消息也是回复对了。
≈32≈21697≈20070≈32593≈32≈118≈111≈100≈116≈119≈46≈111≈114≈103≈32≈21434≈21437≈12290自己代替格波特汇报任务完成,短时间内恐怕他们还不能确定格波特已死。
联想到当时在收到这条信息的几乎是同时,雄开山山顶震动,那棵巨树凭空长粗了一圈。
莫非那巨树的变化是与这条信息对面的那人有关?
孟云通过这些蛛丝马迹,大体上推测出来了事情的轮廓。
沃伦族应该是同时派格波特和另外一个人分别去完成两个任务,其中格波特的任务是雄开山顶的这棵树,而另一个人的任务不清楚是什么,但是成功之后引起了雄开山顶巨树变粗。
这说明两个任务之间或许是存在着某种关联的,不过具体怎么样,现在所掌握的信息还不够充足。
接着孟云逐条查看起了二人此前联络的信息,每条信息,碧微同学都给出了这条信息几种可能语义的概率,孟云结合上下文选择出更合理的语义。
随着孟云手工的语义标注,碧微同学标注的概率也越来越准确了,到后面几乎把沃伦语常见的词语含义都破解了。
孟云从二人的对话大概得出了几个结论。
对面那人应该是格波特的上级,因为他任务的指令是对方发送过来的,而对面那人只是说明了任务目标,并没有说明任务的原因。
对面那人并不在即南府,而是在相邻的另一府名为应宁府,两者的共同点是,都紧邻无尽山脉。
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