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黎晨接著各選15回作為機器學習的數據、分析用詞特點,推算其他章節屬於前80回或後40回,「機器在學習以後告訴我,有95%的把握可以區隔前信用卡債務協商80回與後40回的用詞習慣」。他再拿三國演義測試,這次機器只有7成的把握,「準確度遠遠低於95%的預測水準,所以我們更有信心說曹老先生沒有寫後40回了。」

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▲黎晨把三國演義分前60、後60回分析。(圖/翻攝自知乎)

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紅樓夢是曹雪芹的名著,不過最後40回是否由他撰寫一直有爭議,大陸網友黎晨日前在《知債務協商後貸款乎》上發表文章,指稱用SVM(支持向量機器,Support vector machine)算法分析債務協商申請書,得出的結果顯示作者並非曹雪芹。這篇文章引起網友大量討論,不過有人質疑研究方法不夠嚴謹、挑選樣本偏差,不足以證實論點為真。



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這項結論引起網友爭辯,有人直言,選取的特徵並不是完全獨立,而且回數分配不均,抽出的詞類也容易落入前80回,「作者把測試集和訓練集混在一起高估實際的準確率」,也沒有說明三國演義的測試條件,就把兩者拿來對比非常不精確。儘管結果不能解決爭論,這項實驗仍然不失為一種另合法民間貸款整合負債各家銀行利率類的分析角度。 債務整合 利率

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黎晨以用詞作為辨認的依據,認為文章前後內容雖有差別,習慣卻不容易改變,首先用「jieba分詞工具」挑選出現超過100次的詞語,再從中去除因為劇情關係不一致的人名或地名,「我不選寶二爺或黛整合負債銀行玉笑這種涉及人物的詞語,但是『忽然』、『故』、『只要』、『可不是』這種不容易受情節影響的連接詞,適合選出來當特徵」。

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