吴志强也跟着骂了一句，说：“马勒戈壁的，这个破壁学校，整天就知道变着法的坑钱，我都不想去念了。”
“就是。专业课老师水平稀烂，学的都是一些淘汰的东西，到了厂里全要重新学。”
王伟跟吴志强家虽然都是安陵市里的，不过家家有本难念的经，家境也很一般，此时骂学校的同时，脸上更多的是对未来的迷茫。
陈序安慰说：“先好好实习吧！以后如果有更好的出路再说不迟。”
王伟丢掉香烟，转回头笑道：“算了，不想那么多了，走一步看一步吧。”
陈序笑着点点头，“车到山前必有路！只要心态好，一切困难都不是问题。”
“陈序你上了两年大学，现在怎么满嘴都是心灵鸡汤啊。”
“哈哈！你难道不知道，鸡汤补肾嘛。”
“你连女朋友都没有，要补个屁的肾啊。”
“我是让你们俩补肾。”
“滚……”
……
第二天陈序又开始按部就班的给小白录入素材。
查资料的时候，陈序在网上翻到一篇关于ai写作方面的文章，通读下来后，受到了很多的启发。
文章里从ai智能写作谈到了人工智能的深度学习以及自然语言处理两大板块。
深度学习是一个非常庞大的工程，暂时不去多说，他打算从自然语言处理这块下手。
自然语言处理，英文名叫naturallanguageprocessing，简称nlp，就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言，比如中文、英文等。
它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。
从应用角度来看，自然语言处理具有广泛的应用前景。
特别是在信息时代，自然语言处理的应用包罗万象，例如机器翻译、语音识别及文语转换、信息检索、信息抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等等。
但是以当今世界的科技水平来讲，在自然语言处理这块，还仅仅停留在对人的意识的抓取，而不能通过词法分析、句法分析、语义分析来理解用户所要表达的真正意思。
像机器中英文翻译，结构明确简单的句子还可以，但是稍微复杂的句子以及日常用语，专业术语等，机器翻译通常是面目全非的。
如果能开发出一款人工翻译级别的中英文翻译软件，他相信一定会火爆全球的。
不过这不是个容易的事情，那些使用英文的国家和地区，拥有着大量只有本国居民懂得的俚语。
就像中国“锤子”不是锤子，“日”不是太阳，“放鸽子”放的不是真鸽子。
而且还有各地方言夹杂其中，这是一个任务量非常庞大的工程。
另外，不同于用智能写作，这毕竟是私下行为，多注册几个马甲便能神不知鬼不觉。
翻译软件将来可是要上市销售的，一旦真能实现完美互译，到时候会面对来自四面八方的质疑，那些背后的眼睛会拿着放大镜来看他。
所以，在此之前他要把自己包装成一个百年难遇的计算机鬼才，然后再拉一些业界大佬、学科带头人帮自己站台，到时候什么牛鬼蛇神都给他靠边站！
陈序渐渐理清了接下来的道路，“对，就是这样！”