任务特征

首先没有数据集,评分最好是使用有监督的训练,本质上是一个聚类的过程  
这也最简单  

或者提取特征,通过特征去生成结果评分,最终需要一个导向,这还是需要提供数据集啊.

思考过程

1. 咒语具有强烈的上下文的联系=>需要一个长短时记忆,来处理语言.
2. 咒语有着特征,满足了某些特征就会加分.=>比如中二感,比如狂妄感,比如无力感,这是一个判断像某样东西的,但是没有具体的这种东西.
3. 既然需要人为的设置条件,得到一个抽象的结果,所以需要数据集.因为不是模仿出来一个现实有的东西,如果没有效果太差.
4. 如果把chatgpt3.5看作对4的蒸馏,那么是不是chat4是互联网蒸馏的结果,或者说是人脑的蒸馏.
   那么标记这种行为就可以看作是对人脑数据的蒸馏.
5. 所以说还是要标记数据,然后简化一下可以得到特征,然后将这些特征计算出评分
6. 所以要确定一套评价系统来进行标记资料,然后再训练出特征,

文本架构

两种方案一种比较的像是炼丹,一种就比较的稳

第一种通过随机生成（不训练的网络）一个长短时网络,当前节点+短时节点+长时节点，不确定这东西能不能用

    S+L=>L*
    N+S=>S*

另一种方案就是直接对文本进行人工标记，然后读取之后将结果返回, 一部分数据集一部分验证集