163章 朋远方
何表示数值化语言相应属性呢？
研究员般做法将数值化语言失量化或者向量化。
向量相比标量话带方向量。
实研究方向并算新潮。
林灰记世早1975，研究员首次提向量空间模型(VSM)，试图利该模型处理数值化语言。
林灰通搜索相关信息，空虽慢点，VSM向量空间模型方法1977被提。
谓VSM模型听或许挺高。
其实复杂。
其主思假设文本语义与该文本单词关，忽略其语序单词间相互关系，通基词频统计方法，将文本映射向量，通向量间距离计算表征文本间相似度。
计算两向量间距离？
玩高课本内容。
估计高考脑知识忘记般考拿利模型算算文本相似度。
很高候根本知玩做。
（ps：……高东西很，觉暂途放弃）
，正由该模型简单高效。
该模型提很长段间，它文本相似度计算领域主流方法。
该模型并缺点。
基VSM方法仍两点缺陷:
方文本量很，文本向量非常稀疏，导致空间计算资源浪费;
另方VSM达简化模型效果忽略词语间关系，很况词语间存联系，因此简单认词语间相互独立合理。
两条缺陷尤其致命。
条直接影响处理相似度效率，二条直接影响词义相似度判别准确度。
况，VSM模型使段间，研究员将模型抛弃。
具体应什计算文本相似度林灰很清楚。
林灰注尹芙·卡莉先给邮件并提向量关内容。
研究员似乎已经澹忘向量化。
或许再利向量化进语言文本处理似乎很复古研究方向。
实际向量化方向仍潜力挖掘。
应分布式词向量完全进文本相似度计算。
空知很正常。
林灰记世涉及语言处理方很重果2013、2014两井喷。
世涉及文本相似度模型架构方。
计算语义文本相似度分布式词向量项技术2013诞。
世正分布式词向量问世，语义文本相似度才取突破性进展。
空节奏慢两，应分布式词向量计算文本相似度被提很正常。
步落，步步落。
节奏慢两间话，空疑很方落。
林灰疑消息。
应分布式词向量构建计算文本相似度方法虽容易。
具体阐述问题其实比较复杂。
因此林灰初并邮件回复尹芙·卡莉。
果空涉及文本相似度模型架构方研究短腿话。
林灰岂很义务援助？
跨空搬运工线。
搬运偿。
眼林灰更关论文。
相关研究方向性偏差况，林灰真写论文话岂很容易表几篇？
水平论文林灰写很容易。
虽林灰世术涯走太远，论文加概七八篇。
几篇论文全英文。
表论文，林灰已轻车熟路。
况，林灰感觉很容易麻省理工院士位求附加分刷满。
尽管此，林灰决定先跟尹芙·卡莉见沟通再弄论文相关。
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毕竟林灰很清楚西方世界文本相似度研究具体进展，万撞车尴尬。
商业撞车其名曰商业竞争。
术撞车辈污点。
林灰希望够快点尹芙·卡莉见。
林灰期待见久。
林灰北域域北际机场见“尹芙·卡莉”。
尹芙·卡莉先怕林灰相信身份，邮件附堆够左证身份证明。
林灰初尹芙·卡莉照片。
，尹芙·卡莉貌很辨识度。
头金色微卷长，身高目测七六左右，身材比例很棒，曲线很S。
尽管挑剔眼光，林灰觉此眼“尹芙·卡莉”身材貌似乎90分。
关键给很纯真感觉，给染纤尘感觉。
呃，感觉怎呢，反正很保护欲。
林灰澹定。
已，影响肝论文/敲代码速度。
“尹芙·卡莉”似乎林灰。
林灰迎走，主英语打招呼：“尹芙·卡莉？林灰，欢迎。”
呃，几句程度英文林灰应付。
眼反应明显迟疑。
林灰感很奇怪，莫非搞错？
正林灰很纠结候，突身传声音。
“LIN HUI？尹芙·卡莉，很高兴见！”
林灰，尴尬。
次接认错。
，应该啊，眼很辨识度西方孔，且尹芙·卡莉先证件照模啊。