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顺手翻开看了看，还不如上一篇呢，都是一些炒冷饭的东西，甚至连语言表述都有些颠三倒四，不知道这样的论文怎么就敢拿给他审阅的。
“这都是些什么人啊！”刘成林有些生气，顺手把论文扔到办公桌上。
想了想他又拿起论文看了看第二作者，发现是在一个国际学术会议上认识的国内某二流大学教授。
刘成林摇摇头，拿起红笔在论文上面画了个×，然后又在×外面画了个圈，表示退稿并且不再接收。
平息了一下心情，刘成林伸手从案头上又拿了份论文。
让他没想到的是，这份论文竟然非常厚，粗略估测起码有一百页。
“嚯~好家伙。”刘成林托起论文凑到眼前看了看题目，终于不再是“基于某某某”了，而是《自然语言处理的前瞻》。
“哟，口气不小嘛！”
看到这个题目，刘成林和唐天华的反应差不多，第一时间就想笑，再加上这么厚厚一摞，他怀疑这个作者怕不是把论文当小说写了吧。
看了眼论文题目后面的作者名，第一作者不认识，第二作者名字叫唐天华。
刘成林楞了一下才想起来唐天华是谁。
双方是在国内的一次专家会议上认识的，印象中这个唐天华在语言识别方面颇有建树，算是少见的实干型人才。
不过对唐天华的好印象，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-->>