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第六章 组会

  第六章 组会 (第2/2页)
  
  不一会儿,师门同学们陆陆续续都来到了实验室,紧接着,导师王海波也到了。
  
  凌志的导师王海波40出头,今年刚刚评上了教授,正是志得意满的时候。听说家里的小儿子也刚刚出生,正是双喜临门之时。虽然在计算机领域深耕多年,但并没有拼过头,头顶的平头发型还是郁郁葱葱。行走在路上时总是脚步带风,看见谁都一副笑眯眯的样子。就是年纪逐渐上来了,颈椎经常性地不舒服,凌志想什么时候有机会在教师节送王导一个按摩仪试试看,也算报答王导的教育之恩。
  
  “今天有没有人分享的?”
  
  凌志没有犹豫,说道:
  
  “老师,我来吧。”
  
  凌志打开自己的PPT,毫不怯场地讲道:
  
  “今天给大家分享一下我最近阶段性的实验结果以及论文。”
  
  ……
  
  “这是我的数据预处理过程,我大致分为了5个步骤,……”
  
  “这是我对句子对匹配的实验结果,两个句子属于同一人所发布即为正样本,不是同一人即为负样本。……”
  
  “你先等下,你分类所用的特征都有哪些?”
  
  老王问道。
  
  “哦哦,我一会儿会详细说,我现在仅仅是先把结果抛出来。……”
  
  “这个正样本和负样本的叫法合不合理嘞?这个实验结果你们觉得怎么样?”
  
  老王跟大家讨论了一阵,然后让凌志继续。
  
  “我使用的特征是一个14个维度的向量,包括人工提取的特征和神经网络提取的特征。……”
  
  凌志讲PPT沿用了老王以前对学生们的教导——多用图表,少用文字,凌志深以为然。事实上PPT本来就是用来突出重点的,如果往上面堆砌太多文字的话,讲者容易对着PPT念,听者也会觉得乏味,不会自己思考。而用图片和少量文字突出重点,就比较容易让听众们接受。
  
  正如接下来凌志分享的论文,用一张图说明了一句话中每个词之间的远近关系。
  
  “比如现在有两句话,‘他对媒体发表言论’以及‘他出席了新闻发布会’。虽然这两句话意思很接近,但我们如何用程序来进行打分判断呢?我们应当将第一句话中的‘他’所对应的词向量跟第二句话中的每个词进行对比,找出意义最接近的那个。后面以此类推,‘媒体’对应‘新闻发布会’,‘发表’对应‘出席’。就这样通过词向量之间相似度的计算,进而合并为两个句子之间的相似度。”
  
  凌志展示出两个句子之间的相似度:0.912,大家很容易地理解了两个句子之间的相似度是如何计算出的,因为图上每个词之间的距离远近都非常清晰。
  
  之后凌志开始解释一些技术细节,包括每个词的词向量如何计算出来等等。
  
  作为主讲人,凌志非常清楚讲解时需要详略得当,所以不会过多阐述细节,只用图表解释了文章的核心思想。所以讲好PPT确实不容易,细节不能太过深入,但也不能一带而过,把握好一个度是很重要的。
  
  随着凌志分享完,说声谢谢后,会议室里大家不自觉地响起了掌声。凌志有时候会注意到,一般在对大众讲话时,结尾加一句“谢谢”,会让观众们不由自主地鼓掌。然而大家给他鼓掌并不是单纯捧他场,而是确实觉得凌志讲得好。
  
  “不错,实验过程和细节讲的很清楚,问题也分析的到位,论文也很值得借鉴。行,下一个,还有谁要讲?”
  
  凌志长舒一口气,坐到其他位置上。有一个刚考上研究生,提前进来实验室的师弟站了起来,打开了自己的PPT。
  
  “额,各位师兄师姐好,今天我想来讲一篇论文,题目叫……”
  
  很明显有点紧张,不过凌志一点也不在意,当初自己也是这么过来的嘛。
  
  “这篇论文的算法是这样的,……”
  
  “你等会儿,都跟你们讲过了,不要把原论文列出的算法英文伪代码直接贴到PPT里面,你们这样做谁会去看啊,那么复杂。你应该像凌志那样画图表现出来,这样别人看起来才觉得简单易懂,知道了吗?不要让我一再强调。”
  
  “哦哦,抱歉老师,我以后一定注意。”
  
  “行,那你继续。”
  
  于是师弟战战兢兢地讲完了自己的论文,也不知道大家听没听懂,最怕空气突然安静。
  
  凌志没觉得师弟有多差,差的话也就不会坐在那里了,只不过第一次讲解PPT,可能考虑不到观众们的感受。虽然自己也没听懂多少,但也不是很在意,反正也不是自己的研究方向。真要是跟自己密切相关,那就私下里重读论文,自己去理解。
  
  想起刚进实验室时候的自己,那时候参加组会,听师兄师姐们讲解PPT听得晕晕乎乎的,组会之后狂查资料弥补概念。现在想想,倒不是看不起当初的自己,事实上了解自己不了解的概念也是很重要的。只不过自己当初的心态太过着急了,完全可以慢慢来。
  
  不知不觉组会已经来到11点,老王又说了几句场面话,上午的组会就宣告结束。
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