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201 秦雨诺：他把我当问答模型了？（第2页）

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、导入小说文本。2、对小说文本进行预处理，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》的小说文本，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。