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MillionHeroHybridAssist

(★ 9)

百万英雄、冲顶大会、知乎竞答辅助作答器支持Android/iOS真机四引擎+神经网络判决高准确率

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# MillionHeroHybridAssist V5.1
百万英雄、冲顶大会、知乎竞答 辅助作答器 使用四引擎+神经网络模型 准确率超高 慎用、侵删！ 2018/02/22 已更新
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### 新版本提请注意
新增V5.1版本小白安装包（dist文件夹里是独立安装文件，请一定要卸载V5.0旧版，不允许覆盖安装，否则可能导致文件没法更新） 
紧急修复知乎竞答，适配新设问模式，如需继续使用知乎竞答必须更新到V5.1！

### 致谢
* 思路来源：作者`smileboywtu` Repo链接：<link>https://github.com/smileboywtu/MillionHeroAssistant</link> 已于原作者代码有很大不同

### 最新战绩
* 2018/02/14 13:00场 12/12 全对，有一题蒙对 
* 2018/02/13 13:00场 11/12 错一题（最后一题，仍在调优新算法），仍通关 
* 2018/02/12 20:00场 12/12 全部题目均以高解析百分比通过且正确

### 工具介绍
小白安装包如果您装在了系统盘，请一定要以管理员模式运行软件，否则无法正常工作。 
小白安装包无需查看以下内容，一般软件怎么装怎么用，这个也一样。如果您是开发者，请看接下来的内容！ 
本Repo根据其源代码进行了修改和汉化 支持四引擎搜索模式 准确率大幅上升 
新增相似度搜寻算法、神经网络算法，优化结果表现！ 
![V4版本运行截图](https://github.com/leyuwei/MillionHeroHybridAssist/blob/master/demoV4.JPG) 
使用时，请按照原作者`smileboywtu`的Repo说明进行配置，在此不再赘述。 
本Repo大幅提升了相关性能，汉化加强并集成了ADB

### 免责声明
代码仅供技术交流使用，切勿用于任何其它用途！用于任何盈利用途后果自负！ 
如有对西瓜视频、冲顶大会等相关利益方的侵权，请联系我立即删除。在此致以诚挚感谢！

### 使用前须知
* 您在使用时，需要更换config.py中的baiduOCR等秘钥参数（现在的是没法使用的，需要您自行到百度开发者中心去申请OCR的秘钥并替换<link>https://cloud.baidu.com/</link>，具体操作办法百度一下都有）。否则无法使用！ 
* 您必须在电脑中安装 Python3.6 或以上版本的环境~~并安装requirements.txt文件~~(已包括在runfirst.bat里) 
* 同时为了您能够使用正常，请在使用前以~~管理员模式~~正常模式运行runfirst.bat批处理以初始化运行环境 
* 以上三项必须严格执行，否则主程序（main.py）肯定是没办法正常运行的

### 工作原理/算法介绍
#### 1、传统搜索匹配
对设问Q并发4个引擎进行搜索，匹配3个选项的个数进行统计。目前采用的引擎是百度搜索、百度知道、必应、360SO。遇到否定设问（XXX不是XXX），则先将问题中的否定词语去除，重复上述搜索步骤。接着将统计结果倒序排列，取权重最小的一个。 
#### 2、（原创）泄露量检索
一共3个选项一个问题，分别设为A1、A2、A3、Q。 
我们先在百度知道引擎中检索如下关键词（Q A1）、（Q A2）、（Q A3），分别取得三次检索页面中A1、A2、A3出现的次数，存放成一个3X3的矩阵，该矩阵的对角线为搜索（Q Ai）而出现Ai的次数，矩阵的行为搜索（Q Ai）而分别出现三个选项的次数，类似的，矩阵的列就代表检索三个关键词而出现选项Ai的次数。 
我们很容易联想到这样的一个情景：问题“南京市的市花是什么？”，选项：“梅花”、“樱花”、“桃花”。那么只要检索关键词中出现了问题“南京市的市花”，那么无论其之后是否带上这三个选项，检索页面中一定会出现“梅花”这一正确选项，我们将这种现象称之为“泄露”。统计泄露次数可以为我们提供更加精确的答案提供帮助。
将上文中3X3的矩阵的对角元置0，再进一步切分成三个列向量，我们这时可以将这三个生成的列向量分别进行 元素加和 或 欧氏距计算。以计算结果大小作为该选项的权重能够更加有效的识别准确选项。 
#### 3、PMI文本关联算法
这在很多辅助答题器中都出现过。即搜索(Q A1)、Q、A1在百度引擎中的搜索结果数量。通过PMI计算公式：count(Q A1)/(count(Q)*count(A1))即可算出问题Q与选项A1的关联度。 
#### 4、（原创）整合模型
将上述三个算法进行整合，有很多思路。本Python脚本采用的只是思路之一，仅供各位参考。相信还有更多优秀的算法等待挖掘。 
1、考虑 PMI结果的差值往往是数量级上的差别，而1、2节介绍的算法则仅为个位数的差距，如果我们使用简单的乘法将三个算法相乘，那么结果必将直接取决于PMI算法，这显然不是很合理； 
2、我们希望能够在任何一个算法变得不靠谱的时候，将判决结果更多地依赖于剩余的算法（当然，如果三个结果都不靠谱的话，这题只能随缘了~）经过我自己收集的题目测试集的测试，将模型设计如下（设上文三个算法对选项Ai的计算结果分别为S1、S2、S3）：S = S3 * ( S1 * 10 + 1 ) * ( S2 + 10 ) 
3、上述模型中,括号中的+1是为了防止各算法结果输出为0的情况，保证1是各个算法输出的最小值。对S1乘上10是为了使其权重值增加，S2没有乘上该权重因子是因为在测试集表现中，不加会更好，当然上述结论都有待商榷。由于没有足够的数据，故暂时也确实没有办法测试模型的泛化性能。 
#### 5、（原创）神经网络模型
使用以往做题的数据训练了传统三层神经网络，隐藏节点数42，epoch=8000，LOSS≈0.8，batch-size有点小，有待后续累积。 
在此分为正常题和否定题两个模型进行分别训练，得出训练集上的精度—— 正常题96% 否定题97%。 稍微有一些过拟合，有待后续的参数调优

### 更新日志
#### ==== 已更新 2018/02/22  ==== 
* 1、新增小白用户安装包V5.1版本
* 2、紧急修复知乎竞答新模式

#### ==== 已更新 2018/02/19  ==== 
* 1、新增小白用户安装包，不依赖任何环境，点点鼠标就运行！
* 2、新增知乎竞答支持

#### ==== 已更新 2018/02/15  ==== 
* 1、修复了当OCR识别不完整时可能出现的种种错误
* 2、优化了界面表现
* 3、新增神经网络算法！

#### ==== 已更新 2018/02/13  ==== 
* 1、新增PMI关联度算法（每次搜索均有不同，和相似度算法结合到一起，模型仍待调整）
* 2、新增可靠度阈值判别（方差>0.71设为答案可信）

#### ==== 已更新 2018/02/12  ==== 
* 1、新增360搜索
* 2、新增语音播报 
* 3、新增百度知道知识树 
* 4、新增浏览器辅助开关
* 5、全新相似算法升级，识别度更高（仍有不足）

#### ==== 已更新 2018/02/11  ==== 
* 1、图像预增强以提升识别准确率
* 2、修正提问问题的判断
* 3、修正正则过滤表达式
* 4、优化结果显示效果
* 5、新增选项预分词处理步骤
* 6、(测试)全新匹配算法

#### ====  已更新 2018/02/08  ==== 
* 1、加强的否认模式搜索
* 2、新增知乎搜索模式
* 3、新增对iOS设备的支持！期待已久！

#### ====  已更新 2018/02/02  ==== 
* 1、将所有中文数字转换成阿拉伯数字
* 2、对于题目中携带“未”“没有”"无"的，新增否定题目模式搜索
* 3、双引擎搜索转并发线程
* 4、对于答案中含题目中关键字的，给予足够提示
* 5、搜索的时候，关键字去除前面的题目序号
* 6、对于两个答案权重接近时，同样给出不可靠提示

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