39小说

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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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