一時(shí)之間伊芙·卡莉陷入了沉思,。

　　無論這個(gè)270%是怎么得出來的,，想來應(yīng)該不是無中生有。

　　在別的國家的軟件宣傳是什么規(guī)矩伊芙不清楚,，但是在米國如果沒有一個(gè)邏輯自洽的衡量模型作為理論支撐就貿(mào)然進(jìn)行這種無中生有的量化宣傳的話,，很容易被罰的底褲都不剩,。

　　即南風(fēng)APP這個(gè)所謂的“270%”大概率是建立在足夠強(qiáng)大并且能夠邏輯自洽的準(zhǔn)確度衡量模型的基礎(chǔ)之上的。

　　不過也不好說,，每年為了博眼球而不顧宣傳規(guī)矩的開發(fā)者比比皆是,。

　　出于嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目蒲袘B(tài)度，伊芙·卡莉以【文本摘要準(zhǔn)確度衡量模型】為關(guān)鍵詞進(jìn)行了檢索,。

　　在檢索結(jié)果中伊芙·卡莉一眼就看到了混雜在一眾模型之中的有一個(gè)新出現(xiàn)的準(zhǔn)確度衡量模型,。

　　沒辦法,，很難注意不到，以往的十多個(gè)對(duì)文本摘要準(zhǔn)確度進(jìn)行衡量的模型,，伊芙·卡莉說是如數(shù)家珍也不為過,。

　　現(xiàn)在這個(gè)名為“LH文本摘要準(zhǔn)確度衡量模型”伊芙·卡莉之前就從來沒見過。

　　大致看了一下這個(gè)模型采用的準(zhǔn)確度衡量方法,。

　　伊芙意外的發(fā)現(xiàn)通過這種全新的準(zhǔn)確度衡量模型,，評(píng)估人員不需要引入任何主觀因素介入到摘要準(zhǔn)確度的評(píng)估的過程中。

　　正因?yàn)闆]有主觀因素的介入,，這個(gè)準(zhǔn)確度評(píng)估方法完全可以對(duì)現(xiàn)有的全部文本摘要算法的摘要準(zhǔn)確度進(jìn)行量化分析,。

　　這個(gè)衡量模型還演示了幾個(gè)使用范例。

　　在尼克雅虎新聞?wù)莻€(gè)軟件里的算法經(jīng)該模型衡量之后,，準(zhǔn)確度分?jǐn)?shù)居然只有1分,。

　　而南風(fēng)APP則獲得了3.7分的分?jǐn)?shù)。

　　看到這個(gè)結(jié)果,，伊芙明白了南風(fēng)APP所謂的摘要準(zhǔn)確度領(lǐng)先270%是怎么來的了,。

　　看來這個(gè)LH文本摘要準(zhǔn)確度衡量模型一定也是南風(fēng)APP的開發(fā)者搞定的了。

　　即便不是南風(fēng)APP開發(fā)者搞定的,，兩者之間應(yīng)該也有某種聯(lián)系,。

　　不然這個(gè)模型的衡量結(jié)果怎么會(huì)同南風(fēng)APP的軟件宣傳的數(shù)據(jù)出現(xiàn)高度的同質(zhì)化。

　　不得不說,，這個(gè)名為LH的全新的衡量準(zhǔn)確度的方式讓伊芙·卡莉有種豁然開朗的感覺,。

　　通過利用該衡量模型，他們今后的研究也會(huì)更順暢一些,。

　　不過讓伊芙·卡莉比較意外的是“LH文本摘要準(zhǔn)確度衡量模型”并不是以論文的形式單獨(dú)出現(xiàn)的,，

　　而是出現(xiàn)在一個(gè)名為“生成式文本摘要算法”的專利中。

　　在專利中出現(xiàn)的衡量模型,？無疑意味著即便這個(gè)模型很高效,，但在實(shí)際使用時(shí)理論上還是要得到專利所有者的授權(quán)。

　　這也太狗了吧,？哪有把這種模型往專利里放的道理,。

　　而且只是一個(gè)算法有必要申請(qǐng)專利嗎？

　　盡管伊芙·卡莉他們之前的算法很強(qiáng)大,，但是他們也并沒有申請(qǐng)專利,。

　　不過對(duì)此伊芙也沒什么好說的。

　　他們之所以不申請(qǐng)算法專利不是因?yàn)樗麄兇蠊珶o私,。

　　而是因?yàn)樗麄冎暗乃惴ㄖ皇窃谇叭说幕A(chǔ)上改進(jìn),，并不具備完全的獨(dú)創(chuàng)性。

　　另外申請(qǐng)專利多多少少都會(huì)涉及到一定程度的技術(shù)公開。

　　雖然專利申請(qǐng)者可以不公布全部的細(xì)節(jié),，但即便是不公布細(xì)節(jié),，也需要把技術(shù)路線說明。

　　在知道技術(shù)路線的情況下,，世界上頂尖的研發(fā)團(tuán)隊(duì)也不是吃素的,。

　　雖然不能按照專利里闡述的技術(shù)路線開發(fā)出一個(gè)一模一樣的算法明著侵權(quán)。

　　但是通過專利里公開的技術(shù)路線受到的思維啟發(fā)卻很容易讓別的相似技術(shù)彎道超車,。

　　事實(shí)上也正因?yàn)閾?dān)心技術(shù)路線泄露的問題,，這些年在米國很少出現(xiàn)專門的算法專利。

　　額,，還是說這個(gè)專利所有者就是那么自信,，根本不怕別人追趕,？

　　伊芙看到“生成式文本摘要算法”這項(xiàng)專利的擁有者是Lin Hui

　　從拼讀上看似乎是個(gè)中文名字,，對(duì)于這個(gè)名字伊芙茫然無知。

　　不過通過谷歌搜索Lin Hui,，伊芙倒是很容易搜到了一堆相關(guān)信息,。

　　然而這些信息對(duì)伊芙來說都算不上什么好消息。

　　伊芙看到Lin Hui雖然是在專利中提出的“LH文本摘要準(zhǔn)確度衡量模型”,。

　　但他似乎沒有將該模型私有的打算,。

　　反而主動(dòng)將這個(gè)模型呈報(bào)給美國國國家標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)以及國際標(biāo)準(zhǔn)化組織進(jìn)行審核。

　　即Lin Hui非但不介意將這套評(píng)估方式公開,，反而致力于將這套衡量體系作為新聞?wù)袠I(yè)里衡量摘要準(zhǔn)確度的標(biāo)準(zhǔn),。

　　也可以理解，哪個(gè)人不渴望自己隨便做的一個(gè)框框成為全世界通用的標(biāo)準(zhǔn)呢,？

　　現(xiàn)在新聞?wù)袠I(yè)除了LH模型之外,，幾乎沒有一種完全不需要引入主觀因素的衡量準(zhǔn)確度的模型。

　　在這種情況下,，這個(gè)“LH文本摘要準(zhǔn)確度衡量模型”大概率將成為文本摘要準(zhǔn)確度衡量的唯一客觀標(biāo)準(zhǔn),。

　　這是什么概念？正所謂一流團(tuán)隊(duì)做標(biāo)準(zhǔn),，二流團(tuán)隊(duì)做技術(shù),。

　　在伊芙他們團(tuán)隊(duì)還在浮于技術(shù)層面進(jìn)行算法研究時(shí)。

　　真正有雄心的開發(fā)者Lin Hui不但著手搞定了更有效率文本摘要算法,。

　　同時(shí)還謀求對(duì)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一,。

　　所以說他們一開始就落敗了么？

　　盡管一向波瀾不驚,，此時(shí)伊芙·卡莉也不免有些黯然,。

　　她默默地將Lin Hui這個(gè)極其自信并且有遠(yuǎn)見的中國人的名字記在了心中。