「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……」
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