具体要求是，记事本中随机给，开始全遮挡，猜对所有相应位置会展示，要求6次内把这个单词猜对，样本外胜率50以上。有样本内数据250000，有类架构，只需要编写guess这个函数

好的，那么我需要先理解一下你的需求。你需要一个猜词游戏的 AI，其输入是一个被随机遮挡的单词，输出是猜测的单词。每次猜测后，会显示出所有已经猜对的字符，直到猜测正确或者猜测次数达到6次为止。你的要求是，这个 AI 在样本外数据上的胜率需要达到50%以上，样本内数据已经给定，且有一个类的框架，你只需要编写其中的 guess 函数。

首先，我们需要确定一个模型的架构。由于这是一个文本分类问题，我们可以采用循环神经网络（RNN）或者卷积神经网络（CNN）来实现。其中，RNN 更适合处理序列数据，因此我们选用 RNN 作为模型的基础架构。具体来说，我们可以使用 LSTM（长短期记忆网络）作为 RNN 的一种变体，来处理这个猜词游戏。

接下来，我们需要对数据进行预处理。首先，我们需要将单词转换为数字序列。可以使用单词嵌入（word embedding）技术来实现。其次，我们需要将遮挡后的单词转换为输入数据。可以使用 one-hot 编码将每个字符转换为一个向量。然后，我们将这些向量拼接起来，形成输入序列。最后，我们需要将正确的单词转换为目标输出，并使用 one-hot 编码进行表示。将输入序列和目标输出输入到 LSTM 模型中训练，直到模型收敛。

在猜测时，我们可以使用贪心算法来实现。具体来说，每次选择概率最大的字符作为猜测结果。然后，将猜测结果与正确答案进行比较，如果完全相同则表示猜测正确，否则将已经猜对的字符显示出来，进行下一轮猜测，直到猜测次数达到6次为止。

最后，我们需要在样本外数据上进行测试，以确定模型的表现。可以使用交叉验证的方法进行测试，将数据分为训练集和测试集。在测试集上进行猜测，计算胜率，如果达到50%以上则表示模型表现良好。

这是一个大致的思路，具体实现还需要根据具体情况进行调整。希望对你有所帮助！