第237章 超级人脉网的价值 (第6/6页)

如果仅仅看到生成式文本摘要在文本摘要效率方面的进步只能说是图样图森破。

    事实上伊芙·卡莉觉得生成式文本摘要最不起眼的内容就是其在效率方面的提升。

    甚至可以说效率只是生成式文本摘要这项算法的外在表现而不是这一算法的真正内核。

    通常意义上所说的自然语言处理（NLP）主要内容无非就是两部分。

    一部分是NLU，另一部分是NLG。

    前者指的是自然语言理解，后者指的是自然语言生成。

    林灰搞定的生成式文本摘要算法在自然语言理解和自然语言生成此二者上都有极为突出的意义。

    涉及到生成式文本摘要这项全新的文本摘要算法。

    其相比于传统的抽取式摘要只能借助于原有的文本内容抽取而言，能直接“无中生有”的进行摘要生成。

    这样的一种算法在自然语言理解方面自然是做到了前所未有的高度。

    而且这也启发着在自然语言生成方面有可能实现新的突破。

    自然语言生成更是一项极为有价值的方向。

    涉及到自然语言生成，更长远的未来可不仅仅是依靠文本生成文本。

    理论上讲，当神经网络学习进展到一定地步的时候。

    当输入内容不是文本的时候，也可以据此进行自然语言生成。

    诚然如此的话，那么今后自然语言处理这方面会获得真正意义上的腾飞。

    届时自然语言处理也会彻底摆脱现在一向圈地自萌的局面。猪熊的穿越：2014