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我为我的女朋友做的。显然不会在这个上面添加任何盈利或广告。

我厌倦了在谷歌上搜索基本的球场信息，因此我制作了一个免费的美国球场目录。 我对谷歌过滤高尔夫球场结果的方式感到厌烦，所以我创建了一个更好的浏览球场的方法…… [https://golfcoursebrowser.com](https://golfcoursebrowser.com) 这个项目仍在进行中，目前主要集中在美国，但我希望尽快扩展到北美其他地区、欧洲以及其他国家和地区。 这是免费的，没有广告，没有登录，没有废话。如果你发现任何错误（错误信息、缺失的球场、错误的记分卡），可以直接在球场页面上标记。我会认真查看并进行修正。 目前仍有很多信息缺失，但我每天都在不断补充。我们的目标是创建一个世界上最完整、最新的高尔夫球场目录，由实际的高尔夫球手验证和维护。我认为在接下来的几个月内是可以实现的。 基础数据层使用的是OpenStreetMap，经过与球场网站的交叉检查，并添加了记分卡、USGA评级/坡度以及公共/私人状态。来自熟悉自己主场的高尔夫球手的用户修正信息已经超越了我们检查的所有商业数据来源。

该图表可以自由探索，无需注册。<p>SynapTale构建了一个故事模型，作为一个由节点（实体）和边（它们的行为和关系）组成的时间图。该图并不是维基百科的可视化。维基、时间线、关系历史和分析都是该图的投影。<p>当前的演示包含232个实体、1852条边，以及每一章节故事状态的快照。到第100章时，它仍然记得第8章中做出的承诺，并将故事转化为一组可验证的事实。<p>最有趣的内容可以在图表本身和分析标签中找到。我发现了一些事情：<p>1. 杀敌数最高的角色是铁皮人——同一个在不小心压死一只甲虫时哭泣的角色。多萝西排名第二，有三次杀戮事件。 2. 在系列的前100章中，多萝西从未欺骗过任何人。 3. 稻草人对鹳的债务在第8章开始后持续了92章。 4. 胆小狮在威胁数量上排名第三。 5. 前100章包含60个秘密和254个对话事件。<p>技术细节<p>1. 五种不同的多智能体管道，结合了大型语言模型（LLMs）和自然语言处理（NLP）：预扫描、构建本体、逐章图提取、对数十章的回顾性验证，以及针对语言特征和语言边的语言预扫描。<p>2. 一个活的故事需要一个活的图。它必须考虑时间，因为实体及其之间的关系是不断演变的。一个简单的is_active字段是不够的。<p>我最终得到了三种类型的边：<p>事件：瞬时动作； 身份：事实； 状态：一种持久的动作，其终止需要理由和文本中的支持引用。<p>绝大多数边是事件，并在它们开始的同一章节结束。这使得系统能够良好扩展，因为只有少数状态和身份边持续保持活跃。<p>3. 本体。你不能简单地要求大型语言模型提取实体和关系到图中。随着每一章的发展，即使是最聪明的模型也会不断创造不重要的字段，为现有字段创建新的别名，并不一致地表示相同的字段。<p>因此，在提取图之前，系统会对整个故事进行本体扫描。它捕捉故事特定的实体和边类型，以及它们的字段和描述。<p>4. 认识论。事件只是故事的一部分。理解信息是如何分布的同样重要，而仅仅使用事件边很难表示这一点。<p>我通过引入一种新的节点类型来解决这个问题：认识论节点，它捕捉不同实体对同一事实的不同视角。微妙的暗示仍然可能被遗漏，系统在这一领域尚未完善。