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也很一般，此時罵學校的同時，臉上更多的是對未來的迷茫。
陳序安慰說：“先好好實習吧！以後如果有更好的出路再說不遲。”
王偉丟掉香菸，轉回頭笑道：“算了，不想那麼多了，走一步看一步吧。”
陳序笑著點點頭，“車到山前必有路！只要心態好，一切困難都不是問題。”
“陳序你上了兩年大學，現在怎麼滿嘴都是心靈雞湯啊。”
“哈哈！你難道不知道，雞湯補腎嘛。”
“你連女朋友都沒有，要補個屁的腎啊。”
“我是讓你們倆補腎。”
“滾……”
……
第二天陳序又開始按部就班的給小白錄入素材。
查資料的時候，陳序在網上翻到一篇關於ai寫作方面的文章，通讀下來後，受到了很多的啟發。
文章裡從ai智慧寫作談到了人工智慧的深度學習以及自然語言處理兩大板塊。
深度學習是一個非常龐大的工程，暫時不去多說，他打算從自然語言處理這塊下手。
自然語言處理，英文名叫naturallanguageprocessing，簡稱nlp，就是用計算機來處理、理解以及運用人類語言，比如中文、英文等。
它屬於人工智慧的一個分支，是電腦科學與語言學的交叉學科，又常被稱為計算語言學。
從應用角度來看，自然語言處理具有廣泛的應用前景。
特別是在資訊時代，自然語言處理的應用包羅永珍，例如機器翻譯、語音識別及文語轉換、資訊檢索、資訊抽取與過濾、文字分類與聚類、輿情分析和觀點挖掘等等。
但是以當今世界的科技水平來講，在自然語言處理這塊，還僅僅停留在對人的意識的抓取，而不能透過詞法分析、句法分析、語義分析來理解使用者所要表達的真正意思。
像機器中英文翻譯，結構明確簡單的句子還可以，但是稍微複雜的句子以及日常用語，專業術語等，機器翻譯通常是面目全非的。
如果能開發出一款人工翻譯級別的中英文翻譯軟體，他相信一定會火爆全球的。
不過這不是個容易的事情，那些使用英文的國家和地區，擁有著大量只有本國居民懂得的俚語。
就像中國“錘子”不是錘子，“日”不是太陽，“放鴿子”放的不是真鴿子。
而且還有各地方言夾雜其中，這是一個任務量非常龐大的工程。
另外，不同於用智慧寫作，這畢竟是私下行為，多註冊幾個馬甲便能神不知鬼不覺。
翻譯軟體將來可是要上市銷售的，一旦真能實現完美互譯，到時候會面對來自四面八方的質疑，那些背後的眼睛會拿著放大鏡來看他。
所以，在此之前他要把自己包裝成一個百年難遇的計算機鬼才，然後再拉一些業界大佬、學科帶頭人幫自己站臺，到時候什麼牛鬼蛇神都給他靠邊站！
陳序漸漸理清了接下來的道路，“對，就是這樣！”
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