网络天才游戏技巧相关内容里，先从最基础的关键词匹配讲起，再介绍基于搜索引擎、文本挖掘和自然语言处理的实现方式。下面按照原文顺序整理这两种方法，并保留各自的问题说明和处理流程，方便对照查看。
网络天才游戏技巧
1、最初级的实现方法：关键词匹配
做法是先建立一个关键词词库，把用户输入的语句拿来和词库做匹配，再根据匹配结果调用对应的知识库。
这种方式的入门要求不高，普通程序员基本都能做出来。微信公众平台里的智能回复、不少网站使用的敏感词过滤，都属于这一类。
不过，它也有不少问题，例如：
a、因为依靠关键词匹配，当用户一句话里出现多个关键词时，就会牵涉关键词权重等问题，要和知识库中的关键词做对比，这时关键词匹配就不太擅长处理了。
b、这种方式并不理解用户输入语句的语义，容易出现答非所问。产品上遇到回答不了的问题，也会用卖萌的方式绕过去。
c、它基本没有自学习能力，规则只能靠人工维护，而且规则通常是固定不变的。
d、性能和扩展性也偏弱。仍以一句话里包含多个关键词为例，用普通程序语言做关键词匹配，性能很差；即使使用一些文本处理算法，比如 Double-array trie tree，也很难支撑大规模场景。
2、稍微高级点的实现方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理（NLP）等技术来实现
和1中的关键词匹配相比，这种方法要处理的核心问题可以理解为：根据一段短文本（比如用户问的一句话）的语义，判断用户最可能的意图，再从大量知识库内容里找出相似度*的结果。
具体技术实现这里不展开。下面用一个比较粗糙的例子说明处理思路（并不严谨，只为讲清思路）。
假设用户问：北京后天的温度是多少度？
如果按纯搜索引擎的思路来处理（基于文本挖掘、NLP 的思路不完全相同，但可以参考这个思路），实际流程大致分为几步：
1、先对输入语句分词，得到北京、后天、温度3个关键词。分词时用到预先建好的行业词库：“北京”对应城市库，“后天”对应日期库，“温度”对应气象库。
2、把分词结果和规则库按一定算法做匹配，得到匹配度*的规则。假设规则库中有一条天气规则：城市库+日期库+气象库，这样就可以大致推测出用户想问某个地方某天的天气。
3、再对语义做具体解析，确认城市是北京、日期是后天，要获取的知识是天气预报。
4、调用第三方天气接口，比如中国天气网-专业天气预报、气象服务门户的数据。
小编就整理到这里，以上两种实现方式和示例流程可供对照查看。
