最早小说 通过搜索各大小说站为您自动抓取各类小说的最快更新供您阅读!

在林灰的研究成果出现之后。

目前国内外常用的自动文本摘要技术根据摘要产生的不同方法可以分为两种:

抽取式文本摘要和生成式文本摘要。

抽取式文本摘要的方法实现简单,只是从文档中抽取已有的句子形成摘要。

生成式文本摘要则是要利用自然语言理解技术来执行文本的语法和语义分析和融合信息并在此基础上生成新的摘要句子。

由于林灰刚搞出生成式摘要算法没多久。

所以现在生成式摘要算法除了在南风APP上应用了之外其应用范围还不算太广泛。

反倒是抽取式方法由于一些历史方面的沿革而在应用方面较为广泛。

但这并不能据此否定生成式文本摘要的价值。

学术层次从来都不是多数压倒少数的。

真理往往掌握在少数人手中。

抽取式文本摘要归根结底只能看作一个组合优化问题。

这在生成式文本摘要面前终究是落了下乘。

尽管处理同一个问题(文本摘要)的两种方法强行分为上下乘似乎有些不妥。

可人类在文本摘要的目的是什么呢?

甚至于人类在自然语言处理这方面的研究的目的是什么呢?

终归不过是为了更好的理解自然语言进而能够更加高效地处理自然语言。

以这个角度来衡量的话,生成式摘要算法在理解自然语言方面的能力无疑要比抽取式摘要算法高到不知道哪去了。

因此称生成式文本摘要算法为上乘而抽取式文本摘要算法为下乘也不偏颇。

想来这些海外的研究团队应该也是看到了林灰搞出来的生成式摘要算法在让机器对自然语言的理解能力更上一层楼之后。

才会对生成摘要这方面研究的重视程度进一步提升。

不得不说,方向对了。

事实上前世由于人工智能领域崛起基于人工智能的生成式文本摘要得到质的飞跃之后生成式文本摘要更是一举成为生成摘要的主要研究方向。

不过仅仅是一些科研机构在文本摘要算法方面加大投入还不足以让林灰这么重视。

林灰已经在生成式摘要算法这方面构筑了相当完备的技术壁垒。

想要弯道超车是不可能的,这些科研团队所能采取的方式无非是继续按照林灰先前公布的技术路线造轮子。

林灰比较警惕地是:

因为这些科研机构将关注的重心放在文本摘要这个细分领域之后。

海外很多原本一直处在冷宫的自然语言处理方面的部分细分领域的研究最近也被重拾起来。

甚至于连带着机器学习其余领域的一些原本冷门的研究方向也有回暖的迹象。

这对林灰可不是一个好消息。

这很可能打断林灰此前的一些部署。

纵然林灰在除却文本摘要之外的其余领域也有着技术方面的优势。

七年甚至七年以上的信息优势想要一朝逾越是不可能的。

但现在这种情况也意味着林灰想要藉此一劳永逸也是不现实的。

对手虽然进步的很慢,但也是一直在进步的。

林灰如果固步自封的话,迟早会被超越的。

龟兔赛跑的故事家喻户晓,这里面的道理自然不需多言。

盲目的自负和藐视对手是要付出惨痛的代价的。

更何况对手还是科研实力地表第一梯队的美国。

林灰是不能丝毫大意。

林灰不仅不能大意,而且今后林灰必须加大在自然语言处理和机器学习这方面落子的速度了。

只有比对手进步的更快,才能不断碾压对手。

心念及此,林灰很快就进入了熬夜奋战的状态。

尽管是熬夜奋战,林灰也不觉得有什么疲惫。

林灰非但不疲惫,而且神清气明。

思维始终处于很活跃的状态。

现在林灰似乎愈发可以肯定其重生之后穿过时空隧道之时身体获得一定程度的强化了。

不过事情也不绝对,林灰依旧不能完全排除这事是否是因为金钱刺激的影响。

虽然像这种论文跟之前的代码有些不同,这种论文并没有什么直接经济效益。

但并不能说这些论文没有经济效益。

这类论文的间接经济效益还是有的。

不但有,而且经济效益还十分显着。

很多时候一篇论文发出去就意味着开拓出空前广阔的市场。

而市场是什么呢,稍加运作的话就等于无穷无尽的真金白银。

在这种情况下,林灰也不能判断是身体被强化了还是说依旧是金钱刺激。

或许什么时候可以更严格控制一下相关变量进行一下测试。

但林灰觉得很难,这个世界完全不掺杂任何金钱利益或者其余形式利益的事情少之又少。

反正纵然是此时思维比较活跃,林灰也没想到比较好的验证方法。

多思无益,林灰也不再纠结。

趁着思维活跃,林灰全身心投入到工作中。

在这种全身心地投入下,林灰工作效率很高。

原本林灰是做好奋战通宵的准备的。

结果才凌晨三点不到林灰就将论文改得差不多了。

确切地说涉及到论文的核心表述方面已经没有任何问题了。

能这么快改得差不多除了林灰高度活跃的思维之外。

也得益于先前伊芙·卡莉做的前期工作很棒。

之所以还没彻底完成还是因为语言方面的一些原因。

为了追求学术前沿就特么得写英文论文?

以后林灰牛比了拥有某一研究领域的绝对话语权之后绝对要求所有歪果仁都写成中文论文往外发。

理想很丰满,不过现实很骨感。

只能说是任重道远。

这之后,林灰又将他微调了一点点的论文给伊芙·卡莉回了过去。

要伊芙·卡莉有空帮忙润色一下。

此后,林灰也没怎么有睡意。

林灰想到前不久他想要鼓捣的关于手机病毒方面的专利。

虽然短时间内林灰没申请该专利的打算。

但先将相应的材料整理出来总是好的,免得到时候还要额外花费时间。

重生以后,时间是林灰最宝贵的财富。

也是林灰潜在的最大威胁。

时间是一条不会逆行的河流。

喜欢穿越:2014请大家收藏:(www.zuizaoxiaoshuo.net)穿越:2014最早小说更新速度全网最快。

最早小说推荐阅读: 末世:开局一头基多拉重生圣尊傲娇校花爱上我娱乐:我夺舍了刘星!我分裂了无数人格从大学教师开始野性之心重生资本大亨1979闲鱼人生神豪:从百倍返利开始我的1979华娱科幻之王修复师校园超神学生从废土开始模拟城市女神的超级鳌胥林阳夜的命名术萧阳叶云舒超级王者全能侍卫我的美女大小姐玩游戏玩成大佬我的秘书是狐妖拜见猫神大人都市纵横,从修改旁白开始一人之下之龙血炽腾一个在赎罪的主播我的地头儿我做主从港综街头霸王开始万界点名册美女总裁的最强高手求求你们别再说了大国重工纯情校医至尊战神全文免费阅读娱乐:巨星演员我的冷艳总裁老婆人狐恋护妻霸婿我真不会打网球私生子我震惊了全世界女总裁的神级保镖最高使命华娱之流量影帝超时空评测无心法师:从挖出岳绮罗开始我去末世修个仙全球首富:神级再造系统我的梦幻年代东瀛大物
最早小说搜藏榜: 系统让我捡破烂从全能急诊科医生开始神豪:从百倍返利开始基建:开局给珠峰修电梯重生80:从收破烂开始!神豪:我能百倍返现我爸二婚送了我五个姐姐娱乐:从主持人大赛开始四合院之好好活着从情满四合院开始穿越重生之大收藏家灵气复苏:开局神级武魂娱乐:开局渣了杨老板从港片开始当幕后大佬从代工厂到科技霸主神话复苏:这个神明我认识重生过去的逍遥人生我的细胞变异了中医许阳黄金渔场我每周随机一个新职业神豪:开局购买力增幅百倍我被困在同一天一千年娱乐:开局一首海阔天空娱乐:开局喜当爹!高考结束成百亿神豪我在英伦当贵族高考以后,我才重生全球高武重生过去震八方从网络神豪开始神豪:开局骗了女主播!每168小时获得一个异能从签到获得商业大楼开始我有一个三界拍卖系统无限游戏:十倍奖励重生过去当传奇从大国机长开始亿万富豪从相亲系统开始末日:开局选择时间停止娱乐:巨星演员我,星空巨兽生活系神豪影帝从签到开始全球数据化,我能增幅万物娱乐:开局就和杨老板结婚医路坦途大时代从1983开始修仙从华娱开始万族之劫
最早小说最新小说: 文娱:让你唱歌,你搁这作法?四合院里的老中医地窟求生:开局食物增幅三十倍汽车公司?不,是国货之光再启仙途我的金融帝国热搜第一:叫你捡漏你开挂啊我写的娱乐文被杨老板看到了百元求生:从潘家园捡漏开始带着爸妈去上班娱乐:别联系了,真不熟放弃留学,我打造了世界第一名校从重生开始合租浪在娱乐圈四合院里的唯一老实人韩娱之隔世斑斓怪物食堂首富后才知是反派我的夫妻关系竟能数据化平行空间都市风水师大赌石乾哥传奇神眼少年全能天才混都市绝品全才十二生肖守护神都市无敌特种兵重生圣尊软玉温香极品黑道太子邪霸都市纯情校医校园纨绔特工我的美女上司冰帝校园行护花高手绝品小农民狱锁狂龙3之潜龙出海护花公子全职保安美女校花的贴身高手美女老师爱上我校园超级霸主官运之左右逢源黑客神医贴身美女攻略医道无双极品保镖美女老总爱上我