「大家好，我陳耀宗，目前工作主要是研究機率論。駱教授跟我提了喬源博士的這個想法後，我就開始思考能否將機率圖模型，比如高斯過程應用到這個問題上。
但思考過後從理論上來說，這是個很蠢的辦法。首先我們需要建立一個帶有優質跟劣質標籤的大規模論文資料集，然後將之轉化為監督分類問題。
顯然是建立這麼一個論文資料集就是個極大的工程。而且要辨別論文是優質還是劣質，或者水論文字需要一個標準………」
。…從最佳化的角度看，我們的目標是要為一個高度非凸且可能存在平坦區域的損失曲面，找到一個能通向全域最優的路徑。
在我看來，一篇高質量的論文，其證明路徑在象的邏輯空間中所形的幾何軌跡應該是迂迴的，但最終能收斂……」
「……我認為可以嘗試將一篇論文的論證過程建模為一個離散力系統。其穩定和收斂可以類比為論證的嚴謹和有效………」
。……基於以上論證，所以我的想法是，我們也許可以從更基礎的特徵工程開始做起。
傳統AI做文字分類，特徵無非是詞袋。TF-IDF。主題模型如LDA。我們可以嘗試構建一個多模態模型，同時理文字。公式和圖表……」
。……直接從知識圖譜的補全形度切。來說，訓練一個模型，當輸一篇新論文P時，它能判斷出P是否填補了圖譜中一個關鍵的空。
我們可以借鑑圖神經網路，比如GraphSAGE或GAT，來預測這篇論文在目前知識網路中的重要程度……「我覺得剛剛各位老師都說得很好，我是學資料探勘的，之所以希加這個課題，主要還是希能提升自我。
如果一定要說想法，我覺得就是可以利用無監督學習，對大量論文的嵌向量做一個聚類。我覺得學審的差異或許會對映在不同聚類中心之間的距離和形狀上。
這樣就可以計算一個廓係數的變種，並依此來衡量一篇論文相對於已有知識的位置。
這其中有些是我之前的想法，有些是我剛聽魯教授的發言想到的。
不管如何我的主要目的還是學習和提高，會盡力完佈置給我的任……」
喬源坐在駱餘馨旁邊，默默聽著這個臨時組建的興趣小組員們的發言。
然後發現他似乎小看了燕北大學的底蘊。
雖然說人都是駱餘馨一天找到的，但從發言上看，這些人都是有想法的。
甚至已經從各自的研究層面論證了他這個想法的可行。
他本以為如此倉促組的小組肯定是個草臺班子。
但現在他不這麼看了。
只能說燕北大學的底蘊有些可怕。隨便拉幾個人都是能人。
有想法，有見地，有經驗，甚至還很有執行力………
當然這也是喬源的錯覺了。
雖然燕北大學的確很強，但還沒強到這種程度，更關鍵的原因還在於現在還是寒假。
而且跟駱餘馨拉的人，大都是比較瞭解的那一批。本就把一批打算混文憑的淘汰了。
此時所有人都已經將目集中到了他上。
畢竟大家都發過言了，只剩喬源了。
「嗯，首先謝大家剛剛提出的寶貴意見。接下來我簡單談談我的想法。
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