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及到自然语言处理这方面的研究着实慢半拍。
从先前伊芙·卡莉发给林灰的邮件来看。
虽然这个时空西方学术界对于文本摘要的研究倾注了大量心血。
但这个时空西方对于文本摘要方面的研究进展和前世那个时空的西方对文本摘要的研究情况依旧是有些差别的。
尽管从客观上讲差别不是太大。
但综合衡量的话，这个时空西方世界对文本摘要的研究情况比前世那个时空节奏要慢两年。
（至于~國更是不用说，此时的学术界还是习惯摸着鹰酱过河的。
老实说这种做法不完全算错，可以避免资源浪费。
但总是这样的话太被动了。
想要当老大，就得敢为天下先）
虽然这个时空在相关领域的研究仅仅是节奏上慢了两年时间。
但两年足以改变很多事情了。
更何况，林灰原本就有着七年的信息优势。
此消彼长之下，林灰就相当于有了接近十年的信息优势。
或许有人不解，仅仅只是工作了三年，林灰凭什么能够把信息优势发挥的淋漓尽致。
虽然前世仅仅工作了三年，但林灰说是有六年的工作经验也不过分。
至于多余的三年工作经验哪来的？
这说多了都是泪，加班加出来的。
不得不说，这都是“福报”.
这加班多是一件美逝啊。
不是这样的疯狂加班林灰哪有能够重生的机会？
纵然能有重生的机会。
不疯狂加班林灰怎么会对那些枯燥的东西记忆如此深刻呢？
不过这些都是前尘往事了。
因为过往的种种经历，在现在这个时空里，林灰就是当之无愧的强者。
至于同领域的其他研究者，林灰尊重他们的努力。
但不得不说：抱歉，你们真的好弱欸！
并不是林灰在信口开河。
林灰先前搞得那个生成式文本摘要这个算法所涉及到的全部技术。
如果被这个时空下的研究团队彻底吃透。
起码能将这个时空全世界自然语言处理以及神经网络学习方面的研究进展加速近一年的时间。
当然这说的是马上吃透的话，能加速近一年时间。
如果这些研究团队花了两三年才搞定相应的进展，那反而是拖累他们正常的进度了。
抛开生成式文本摘要这个专利不谈。
仅仅是林灰在弄生成式文本摘要时顺手牵羊搞定的那个LH文本摘要准确度衡量模型也够牛掰的了。
如果这项技术能够被这个时空的研究团队所掌握的话，对于他们的研究也是有所助力的。
尽管林灰当初就把如何构建模型表达的已经足够清楚，就差手把手教了。
（构建模型的话首先要运用语言模型来评估算法生成语言的流畅度，然后使用相似度模型评估文本和摘要之间的语义相关性，最后为了有效评估实体、专有词的复现程度，引入原文信息量模型来评估）
但此时的研究人员似乎仍然很好奇林灰是怎么构建这一衡量标准的。
林灰记得先前伊芙·卡莉在他发的邮件中就表达了对于“LH文本摘要准确度衡量模型”究竟是如何构建的困惑。
林灰记得伊芙·卡莉当初除了好奇林灰是怎么搞定语料库这个问题之外。
其困惑主要集中在林灰究竟采用什么方法架构相似度模型的。
当知道世界最顶尖学府附属的研究机构的科研人员居然好奇这事，林灰还是意外的。
林灰踌躇满志地盖了一个“华丽的房子”。
原本以为这个时空人们会好奇林灰是怎么盖出这个房子的。
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