讓他沒想到的是，這份論文竟然非常厚，粗略估測起碼有一百頁。
“嚯~好家伙。”劉成林托起論文湊到眼前看了看題目，終于不再是“基于某某某”了，而是《自然語言處理的前瞻》。
“喲，口氣不小嘛！”
看到這個題目，劉成林和唐天華的反應差不多，第一時間就想笑，再加上這么厚厚一摞，他懷疑這個作者怕不是把論文當寫了吧。
看了眼論文題目后面的作者名，第一作者不認識，第二作者名字叫唐天華。
劉成林楞了一下才想起來唐天華是誰。
雙方是在國內的一次專家會議上認識的，印象中這個唐天華在語言識別方面頗有建樹，算是少見的實干型人才。
不過對唐天華的好印象，并不能改變劉成林連翻開論文看一眼的**都沒有的心情。
勉強翻開第一頁。
【摘要：在確定國際自然語言處理領域使用頻率最高的97個關鍵詞的基礎上，運用共詞分析法，以SPSS數據分析軟件為工具，通過因子分析和聚類分析的方法，并借鑒最新研究成果，探討國際自然語言處理現狀以及未來發展】
四平八穩的開頭雖然沒有讓劉成林有眼前一亮的感覺，但也對對方接下來的所要論述的內容產生的好奇感，想看看對方到底怎么“編”？
不過劉成林的想法很快便消失了。
這個論文作者不僅沒有“編”，而且一切都在用國際最權威的數據說話。
從自然語言處理中的最基本也是最重要的詞法、語法、語義開始說起，層層推進，步步為營，用最簡單、最樸實無華的語句來告訴讀者，什么是詞法、語法、語義分析？
現在國際最頂級的大咖研究到了哪里？
他們遇到了哪些問題？
如果你要從事這方面的研究，你應該從何入手？
看完第一段之后，劉成林有些驚嘆。
這個作者的論文思路清晰、語句通順、層次分明，觀點表達精確，敘述風格已經到了返璞歸真的地步了，他已經很久很久沒有看到過這樣精彩的科普性論文了。
更重要的是，對方在自然語言處理方面，有著扎實的基礎，這是一般人做不到的。
劉成林忍不住合起論文看了眼名字：陳序。
然后劉成林翻開論文繼續朝下面看……
……
從綜合實驗大樓回來后，陳序便忙碌了起來。
把市面上有關于詞法、語法、語義分析方面書籍統統收集回來，然后逐一錄入到小白的資料庫當中。
小白是強大，不需要告訴它什么是分詞，詞性，詞的顆粒度，詞所在語句的位置，同義詞，轉意詞等等等等。
但是，未來基于自然語言處理開發出來的翻譯軟件/機器，那是要投入到商業應用當中去的，不可能讓小白充當智腦來翻譯，這也不現實。
所以還是要攻克自然語言處理當中的難題。
比如，怎么樣才能讓機器理解人類基于情感式的、模糊的語義表達？
這需要小白在當今自然語言處理的研究基礎上，不停的進行推演，破解掉詞法、語法、語義分析的終極密碼。
到時候再進行句法分析、篇章分析、建立語言認知模型等等，會易如反掌，整個自然語言處理中的難題會如同多米諾骨牌一樣轟然倒地。
而他作為小白的“人生導師”，需要引領小白朝某這個方向努力前進，就像之前不停地填充寫作素材庫一樣。
另外，未來軟件開發出來，他要作為“開發者”和來自世界各地的專家學者進行交流的，如果連技術的基本原理都不懂，那也太不像話了。
所以在小白學習的同時，陳序也從人工智能方面的科普性書籍讀起，目的是為了幫助小白更好的成長……