第153章 你渴望推开那扇门么(上)

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。

没想到反倒先被问道盖房子的木头是从哪开采的？

这就是林灰当初收到伊芙·卡莉邮件时的直观感受。

不过如果诚如伊芙·卡莉在邮件里介绍的那般，林灰也能理解伊芙·卡莉为什么困惑。

涉及到相似度模型的架构一般都是通过计算的方式。

通过计算语义文本相似度以衡量这两个文本的语义相似度。

一般来说，语义相似度值越小，两个文本之间的语义差异越大，它们在语义层面的相似度越低；

反之，该值越大，两个文本表达的语义越相似。

或许在人们看来，区分相似文本是很简单的一件事情啊？

这不是随便读一下就能搞定么？