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飞刀围棋软件开发需求文档 项目目标 创建基于"飞刀围棋"规则的软件,利用深度学习训练AI实现人机对弈,附带图形用户界面(GUI)和基础围棋功能。 1. 围棋引擎与界面 选用并可能修改KataGo引擎适应飞刀围棋规则。 利用或修改现有界面如lizzieyzy,或其他如sabaki, gogui,必要时自行设计界面。 2. 飞刀围棋规则 11路棋盘,第15-50手每方3把“飞刀”,飞刀回合连下2手。 3. 界面功能 下棋、摆棋、设置飞刀(显示数量和可用状态)、连线。 4. AI训练需求 调整训练算法适应飞刀围棋规则,使用PyTorch和KataGo,主任务是参数调整和训练,至少超过人类水平。 5. 人员组成 软件设计师: 架构设计与规划。 程序员: 代码实现与测试。 AI算法研究员: 算法设计、调整和优化。 6. 项目流程与交互 设计飞刀围棋规则,奖惩规则,模型训练,状态接收,策略生成,界面显示结果,AI后台引擎通过JSON等结构与应用层互连,转换成动作,UI执行。 7. 评估指标 AI与人对弈胜率,界面友好度和反应速度。 8. 时间线 预计10-30天完成,具体时间根据实际进度调整。 9. 其他 项目迭代优化,开源游戏引擎选择应具良好文档和社区支持,模型训练应有明确的日志记录和性能评估。 10. 训练数据集与训练 从野狐围棋平台下载飞刀游戏的棋谱作为训练数据集。 进行跑谱训练以改进AI的性能。 技术要求 编程: Python, KataGo, GUI开发(Qt, Tkinter或现有开源围棋界面)。 AI与深度学习: PyTorch或其他框架,训练策略设计,模型评估与优化。 数据处理与接口设计: 熟悉JSON, XML等数据结构,接口设计与集成。 测试与调试 功能测试,性能测试。 团队协作与沟通 项目管理,有效的团队协作和沟通。 项目阶段与里程碑 1-2天需求分析与设计,2-3天环境搭建与基础开发,3-4天AI算法开发与优化,2-3天界面开发与集成,1-2天测试与交付。 项目交付物 软件源代码,可执行程序,用户手册。 注意事项 代码管理(Git),文档编写,持续沟通以确保项目成功完成。

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核心需求 对指定的新闻文章的内容进行智能判断,提取出文章描述关键字和态度。新闻文章来源爬虫爬取的各新闻网站、微信公众号的。关键字是某单位主体的名称、简称,高校居多。如北京大学、北大,清华大学、清华。 文章的态度即是文本的情感态度,分为以下三种情况: 正面:文章对单位主体的认可赞美的。 中立:文章对单位主体进行客观真实的介绍,不包含个人立场。 负面:文章对单位主体不认可,进行批评指责甚至是恶意抹黑。 判断标准要能接近人工识别的标准,至少是让人看上去是相关的。 主要问题 在关键字提取时,像这些都是正文含有北京大学,情绪偏负面的。但是主体内容和北京大学无关的内容,是不需要的。要想办法过滤掉。这样用户一眼看过去相关度就高了。也就容易接受使用了。解决舆情系统误报问题,最终让舆情系统的检测更准确。 举例来说: 正文里面含有北京大学,但是整体文章和“北京大学”无关。造成误报。根本需求就是提高相关性,降低误报。 示例样本 根据识别是否正确,分为正样本(可以正确判断的样本)和负样本(会识别错误的样本)。 正样本 以下样本能够正确识别含有北京大学、或者北大的匹配的样本。 https://dy.163.com/article/HP3596OB0553THOL.html https://3g.163.com/dy/article/HH4N4H660536LOE0.html https://dy.163.com/article/HNE5U0TC0552UVEN.html https://www.cn-healthcare.com/article/20200619/content-538308.html 负样本 负样本主要有三类 第一类的可能是分词造成的。比如下面的含有“北大”,但是不是我们需要的北京大学的“北大”。 https://news.sina.com.cn/s/2022-12-19/doc-imxxeieh3862464.shtml http://www.zhuzhouwang.com/2020/1229/394854.shtml https://www.sznews.com/news/content/2022-12/19/content_25525650.htm 第二类,含有“北京大学”,但是这个新闻和北京大学没关系。 https://news.hangzhou.com.cn/shxw/content/2022-12/19/content_8429260.htm http://www.jiaodong.net/news/system/2022/12/17/014530967.shtml https://www.ztnews.net/article/show-393527.html http://news.66wz.com/system/2022/12/17/105529619.shtml https://hb.ifeng.com/c/8LlaffrCHQj 第三类,含有“北京大学”,内容也匹配。但是情感分析不准确。 对于已标记的数据,我们目前的训练结果准确度能达到90%多,但是对于未标记的数据,还是会有误判的情况。希望合作方能给出更好的解决方案。 最终输出: 合作者最好有过舆情开发经验,能提供以前的项目进行对比查看。如果是全新开发需能提供初步测试的demo进行在线测试。确定可行,提供整体的解决方案,架构设计,程序源码。

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