华的好印象，并不能改变刘成林连翻开论文看一眼的欲望都没有的心情。

勉强翻开第一页。

【摘要：在确定国际自然语言处理领域使用频率最高的97个关键词的基础上，运用共词分析法，以spss数据分析软件为工具，通过因子分析和聚类分析的方法，并借鉴最新研究成果，探讨国际自然语言处理现状以及未来发展】

四平八稳的开头虽然没有让刘成林有眼前一亮的感觉，但也对对方接下来的所要论述的内容产生的好奇感，想看看对方到底怎么“编”

不过刘成林的想法很快便消失了。

这个论文作者不仅没有“编”，而且一切都在用国际最权威的数据说话。

从自然语言处理中的最基本也是最重要的词法、语法、语义开始说起，层层推进，步步为营，用最简单、最朴实无华的语句来告诉读者，什么是词法、语法、语义分析

现在国际最顶级的大咖研究到了哪里

他们遇到了哪些问题

如果你要从事这方面的研究，你应该从何入手

看完第一段之后，刘成林有些惊叹。

这个作者的论文思路清晰、语句通顺、层次分明，观点表达精确，叙述风格已经到了返璞归真的地步了，他已经很久很久没有看到过这样精彩的科普性论文了。

更重要的是，对方在自然语言处理方面，有着扎实的基础，这是一般人做不到的。

刘成林忍不住合起论文看了眼名字：陈序。

然后刘成林翻开论文继续朝下面看……

……

从综合实验大楼回来后，陈序便忙碌了起来。

把市面上有关于词法、语法、语义分析方面书籍统统收集回来，然后逐一录入到小白的资料库当中。

小白是强大，不需要告诉它什么是分词，词性，词的颗粒度，词所在语句的位置，同义词，转意词等等等等。

但是，未来基于自然语言处理开发出来的翻译软件/机器，那是要投入到商业应用当中去的，不可能让小白充当智脑来翻译，这也不现实。

所以还是要攻克自然语言处理当中的难题。

比如，怎么样才能让机器理解人类基于情感式的、模糊的语义表达

这需要小白在当今自然语言处理的研究基础上，不停的进行推演，破解掉词法、语法、语义分析的终极密码。

到时候再进行句法分析、篇章分析、建立语言认知模型等等，会易如反掌，整个自然语言处理中的难题会如同多米诺骨牌一样轰然倒地。

而他作为小白的“人生导师”，需要引领小白朝某这个方向努力前进，就像之前不停地填充写作素材库一样。

另外，未来软件开发出来，他要作为“开发者”和来自世界各地的专家学者进行交流的，如果连技术的基本原理都不懂，那也太不像话了。

所以在小白学习的同时，陈序也从人工智能方面的科普性书籍读起，目的是为了帮助小白更好的成长……