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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,凌志对此深以为然。
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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