小黃雞的基本原理：
分為兩個部分：訓練+匹配
訓練
simsimi的「教學」，就是訓練的過程，目的在於構建或者豐富詞庫。
流程如下：
s1：使用者通過教學介面向系統提出乙個話題與相應應答。
s2：系統對該話題進行分詞，判斷該話題在系統知識庫中應存放的位置；
s3：在系統知識庫中新增該話題及相應應答。
1.1分詞方法
聊天機械人的儲存並不以句子為單位（那樣太費時費空間），而是以詞。於是，分詞，幾乎成為聊天機械人的核心。
詞庫設計
由於中文詞的特點:
1.中文詞是乙個開放集，詞數在增長；
2.以不同字開頭的詞的數目變化很大，多的達到數百個，少的也可能只有乙個或沒有；
3.詞的長度變化也很大，有單個詞，也有
六、七個字成詞的。這就要求在設計詞典時，除了考慮訪問效率之外，還得充分考慮儲存利用率。
首字雜湊通過一次雜湊運算就可以直接定位漢字在表中的位置。乙個單元包括三項內容；
c：儲存首字
f：標誌位，儲存以c為首字的最長詞條的長度
p：指向詞表索引表
解釋一下雜湊：雜湊表 hash table,也叫雜湊表，顧名思義就是把資料都打散了，再按一定規律存起來，加快訪問速度。是根據關鍵碼值key而直接進行訪問的資料結構。
舉個例子：我想講[0,100]做成乙個雜湊表，選取「模10」作為雜湊函式，以陣列作為儲存單元，則得到a[10][10]的陣列，a[0]裡一次存著0,10,20,30，…，90；a[1]裡存著1,11,21，…，91.以此類推。
現在舉乙個訓練小黃雞的例子：
「大白天的做什麼美夢啊？」
回答：」哦哈哈哈不用你管」。
s1：應用雙向最大匹配演算法分詞，
「大白天，的，做什麼，美夢，啊」
長詞優先選擇，「大白天」和「做什麼」
s2:以「大白天」為例，假設hash函式f(),並設f(大白天)指向首字hash表項[大，11，p]。於是由該表項指向「3字索引」，再指向對應「詞表」。
s3：將結構體《大白天，…>插入隊尾。體中有乙個ans域，域中某一指標指向「哦哈哈哈不用你管」
s4：完成訓練
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