好像我不會說人話似的。嗬嗬，我回來繼續回這個貼了。既然你是做數據的，應該幫來阜出一個主意

我覺得來阜真的應該試著使用一下AI來做這個模型，但是最大的難題是不能對類似的字的類似程度進行定量，就是哪個字和哪個字更像。

所以這樣就很難teach他的模型，除非他隻使用0/1來teach他的模型。這樣0/1處理的優勢就是，他的數據庫質量也會比較高，同時training的數據庫也足夠大。

假設來阜探究文字是做這個專業的，不是業餘愛好，把數據庫做好需要比較大的資源投入。來阜還可以把語音的類似也做成模型embed進去，這樣可能更準確。可惜他做的這個文字太小資了，不知道能拿到多少資源來做這個。很有意思。

哈哈，我最近在做AI灌水，所以知道一點毛皮，覺得非常powerful.

所有跟帖： 

• 你的這個留言不是也 AI 回的吧，比你本人水平高很多啊 -木有文化- ♂ (32 bytes) () 05/29/2022 postreply 10:54:05

• 當然是我的AI回的。我叫木有AI. -kirn- ♀ (0 bytes) () 05/29/2022 postreply 11:56:23

• 二位都是內行。竊以為，一步到位肯定不現實，從原子到分子，人腦加AI，梯次逼近如何？ -來罘- ♂ (203 bytes) () 05/29/2022 postreply 15:06:54

• 你這個真的不一定，因你有圖片文件。木有文化應該更清楚，就是圖像識別的原始數據庫質量要多好，以及你可以直接使用的算法有多少 -kirn- ♀ (376 bytes) () 05/29/2022 postreply 15:18:35

• 竊以為，真正的挑戰不是圖象識別，而是楔形與甲骨文字相似性的認定。AI能大規模代勞前者，但後者，...，腦仁劇疼。 -來罘- ♂ (0 bytes) () 05/29/2022 postreply 15:49:40

• 看到國內有一家公司，合合信息，搞甲骨文AI 識別。鏈接在裏麵。 -Shubin- ♂ (248 bytes) () 05/29/2022 postreply 16:42:46

• 我的夢中人已進他人門。盡管龜甲上的字是優化過的，但方向對頭。惟望活久見成熟。 -來罘- ♂ (0 bytes) () 05/29/2022 postreply 17:20:01