哈雷·普莱斯接着道：“总之，我觉得那个lh文本摘要准确度衡量模型对于我们来说非常不利。1
或许我们可以参照linhui的思路搞一个自己的衡量标准……”
埃克莱尔·基尔卡加：“你说的这个问题我倒是也设想过。
可是参照linhui的构建标准的过程进行模型构建并不容易。
按照linhui的思路构建类似的标准的话。
首先我们需要运用语言模型来评估算法生成语言的流畅度，然后…
如果我们按照同样的步骤进行模型构建的话。
很可能会直接卡死在语言模型的构建上。
毕竟我们的语料库实在是太逊了……
我们以前合作的麻省理工学院nlp那边给出的报告
也证实了按linhui的思路构建语言模型不可行。”
哈雷·普莱斯：“麻省理工学院那帮人认为不可行，未必就真的不可行。
他们很有可能是他们在逃避责任而已。
反正我觉得完全可以试着借鉴linhui的思路搞一个新的衡量标准。”
埃克莱尔·基尔卡加：“你确定我们能够按照linhui的思路弄出一个新模型么？
你怎么保证我们弄出的模型不会跟他搞得那个一模一样？”
哈雷·普莱斯：“不管怎么说，我们也需要走这条路。
如果我们连他衡量准确度的模型都不能复现出来。
我们怎么知道他在这套模型究竟有没有猫腻？”
哈雷·普莱斯接着道：“以前我们的语料库或许很low。
但现在我们采用的语料库没什么问题。
现在是加州大学伯克利分校的自然语言中心在和我们合作。
我们测试x1验证算法时可是由10万个文本–摘要序列所组成的语料库作训练集的……”
埃克莱尔·基尔卡加反驳道：“不不不，这远远不够！
想要
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