Giải thuật nâng cao cho Text To Code Descryption level 1

Để giải Text To Code Descryption level 1 thì có thể dùng phương pháp cổ điển là thử sai tức là thử đến khi nào thấy không sai nữa là ok nhưng mà như thế thì quá là thiên về mò mẫm.

Có bạn hiện thực là lấy số phần code trong một từ ra cho chạy theo bảng chữ cái để tìm ra từ thích hợp, nhưng những từ tạo thành từ số ký tự đó lại rất nhiều, vẫn còn thiếu cơ sở để chọn từ nào! Vậy cái cơ sở để chọn từ phải như thế nào để chương trình có thể đưa ra gợi ý cho chúng ta là từ nào có tỷ lệ cao hơn nhỉ?

Ý anh là chữ cái ?? Trong đoạn văn bản thì khoảng trắng là nhìu nhất, còn chữ cái thì tuỳ vào ngôn ngữ, như e là nhìu nhất ở tiếng Anh và a là ở tiếng Việt.
Nếu có đoạn code lv1 thì băm ra từng cụm mã 1 (mỗi cụm là 1 từ), thống kê rồi phân loại khoảng trắng rồi gắn chữ cái đuợc dùng nhìu nhất vào, rồi random đám còn lại cho đến khi ra đoạn văn hiểu đuợc.
Cách làm này em cũng hay ngồi giải đám mã lũ teen hay post trên fb . Tuy nhiên chúng ta là con nguời thì có thể suy luận đuợc, chứ máy móc thì ko, nên đành phải thử sai đến chừng nào đúng thì thôi.

À, còn 1 điều nữa, đối với các pattern đã thử qua. Ví dụ pattern thứ nhất: b là 33, c là 44... Nếu kết quả sai, ta có thể lưu vào bộ nhớ để lần sau random ra có trùng thì tự nó bỏ đi, rút gọn đuợc 1 khoảng thời gian.

Nhưng nếu có 1 con machine auto learning để phân biệt ngôn ngữ ngừoi với đống chữ từ của Na'vi thì đỡ nhỉ??

Tức là sao?? Ko hiểu ah ??

Cái đó là mình suy luận ra bảng mã rồi mới code mà hả, ngoài ra phân biệt từ có 3 chữ cái với 4 chữ cái thì có tác dụng gì đặc biệt hơn không??
Ngoài ra đoạn code là tiếng Anh thì sao?? Quy tắc n với g h gì đó là coi như bế tắc rồi.
Hay yêu cầu chỉ đơn giản giải mã đoạn code do mình đã tự suy luận ra chứ ko phải viết một app giải mã đuợc các đoạn code ở mức lv1 à ??

Trước tiên mình làm giải mã cho tiếng việt không dấu trước.

Theo nasural nói thì khả thi nhiều vì với cách xác định vị trí hợp lệ của từ chúng ta có thể đưa ra được các bản gợi ý gần chính xác hơn.