只有这两个对应的网页同时具备网页结构程度化高以及网页中有用的东西多这两点。
也正因为如此，林灰记得前世搞/基于网络知识的文本相似度识别的主要就是谷/歌和摆渡两家。
说起来某度能长期居于B/AT之首还是有些实力的。
至少不像外人以为的那般花架子。
尹芙·卡莉之后又详细地介绍了一些基于网页知识文本识别度的内容。
之所以详细介绍这方面的东西。
林灰知道的，尹芙·卡莉其实还是好奇林灰究竟是使用何种相似度模型来评估文本摘要和摘要之间的语义相关的？
林灰没有直接回答。
而是反问道：“关于使用向量介入进行语义文本相似度计算你怎么看？”
米娜·卡莉对中国还算熟悉。
但尹芙·卡莉还是第一次来到这个古老的东方国度。
这一路上的经历对她来说就是一次新奇的探险。
尽管妹妹就在帝都，但她几乎从未设想过要来中国。
此次之所以成行造访中国还是因为埃瓦尔德·切瑞的建议。
当然，这只是一方面原因。
另一方面是因为林灰在北域，这才是她来到中国最重要的原因。
她迫不及待地想和这位构建出生成式摘要算法的超级天才见面。
飞抵帝都国际机场之后，经过了一系列必不可少的入境流程之后。
尹芙·卡莉几乎片刻也没在帝都逗留，跟米娜·卡莉会合之后二人就乘机直抵北域。
而按照水木和麻省理工方面先前协商安排好的流程。
在23号到25号这三天，六场学术座谈会原本是有三场学术座谈会都是需要尹芙·卡莉列席参加的。
但尹芙·卡莉满脑子都是林灰，浑然没什么参加学术会议的兴致。
因此这些学术会议全都被尹芙·卡莉以生病作为借口而推脱了。
林灰，这么一个远在万里之外的陌生人值得让尹芙·卡莉这么激动么？
当然值得，不是相关领域的研究人员很难领略到林灰先前提出的生成式摘要算法意味着什么。
正如埃瓦尔德·切瑞先前说的那样：
“LIN HUI的出现就像是幽暗而又夐远的莽原上突然出现的一束耀眼的光。
在自然语言处理文本摘要这个细分领域，无论怎样褒扬他都不算过分。”
这种说法毫不夸张。
作为文本摘要领域顶尖研究小组的负责人。
尹芙·卡莉很清楚之所以她们没能先LIN HUI一步搞出生成式摘要算法。
不是因为他们不努力。
而是因为现有的自然语言处理涉及到文本摘要这方面的研究很大程度是走到了死胡同。
在这种情况下，别的算法团队如果是按照他们的研究思路。
即便是将他们超越也不可能将他们超越太多。
而林灰提出的生成式文本摘要算法却轻而易举的碾压他们先前的研究成果。
这意味着什么不言而喻。
对于自然语言处理这方面的研究人员来说林灰提出生成式摘要算法最大的意义不在于这个算法本身的价值如何如何。
而在于林灰大概率是在自然语言处理这方面新打开了一扇门。