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第27章(第2页)

作为一名合格的科研工作者,谢与非首先开始做文献收集工作。

Sci-Hub是用不了了,KI上的文献也不算很多,于是谢与非只好从最基础的做起——先筛选知名小说网站和APP。

不多时就进入到了着名的网文论坛,从中筛选出基本符合要求的平台若干。

然后再细分,哪些网站以霸总小白文见长,哪些受众比较多样化。

接着呢,就是科研狗们最喜欢的收集数据阶段。

谢与非花了两个晚上,研究了各类榜单的排名和更新依据,从论坛里搜集了大量资料,甚至搞明白了几大平台女频的各种打榜暗箱操作。

于是她——开始看小说了?

不,蠢蠢欲动想要写个刷票小程序和网站的算法较量一下,看能不能被识破。

但是理智告诉她,做研究要不忘初心,总结霸总的行为规律才是首要任务,于是又回归到了霸总文本身。

开始的时候,谢与非做了个Excel表,里面列了各个网站排名前十的霸总文,并且按照简介和名字做了分类。

通过阅读大量的书评,扫文号和论坛讨论贴可知,霸总文只是一个大项目,里面还分有不同的小类与流派。

根据题材可以分为重生,穿越,现实,古代等等,穿越下面还有,等小类。

根据风格还可以分为「甜宠型」,「强迫型」,「型」,「契约情人型」等等。分析平台的榜单排名可知,目前「虐恋型」已经过时,「甜宠型」和「火葬场型」正在当红。

表列到这里,谢与非发现单纯的表格已经不能满足她了,这种复杂的分类需要一个坐标系。

于是画起了横轴和纵轴。

除了文章风格,作为霸总文灵魂的「霸总」当然也需要分类。

什么型霸总,粗暴型霸总,外冷内热型霸总,智商极高型霸总,反正也是需要一个坐标系来画明白的。

画着画着图她的思维又开始奔逸了,像霸总文这种具有高度同质性并且特徵明显的小说,是不是可以先收集大量数据建立一个语料库,然后再写一个算法让AI自动出产霸总文,只要输入想要的属性标签,然后就可以自动从语料库里摘取句子生成语段。同理可证那些打脸文丶丶文都可以一样产出。

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花田喜事  这一次,我选反派[重生]  四时不及你  人间很值得  欲拒还迎后男主精分了  长官,你虫设崩了[虫族]  三十七场日落  [综英美] 跟着红桶学做人  举家穿越到五零  纯情女配被迫当霸总  沉橘  御厨大人她有新派料理[美食]  瑞雪临  迟迟动心  折骨  万人迷黑月光决定死遁  星际第一符籙机甲师  绿茶女配的前男友们  第101号玩偶  七十年代创业忙  

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