第37章 报告风波与意外的橄榄枝

全国古籍数字化创新研讨会的会场设在国家图书馆报告厅，庄重肃穆，座无虚席。

来自全国各大高校、研究机构和图书馆系统的专家学者济济一堂，气氛严谨而热烈。

李诗寒坐在台下，看着台上一位位资深学者做着高水平的报告，心中既感压力，也充满期待。

王教授坐在他旁边，低声鼓励：“别紧张，我们的工作很扎实，正常发挥就好。”

轮到南陵大学项目组上台时，王教授先做了整体介绍，然后示意李诗寒上台讲解技术核心部分。

李诗寒深吸一口气，【专注怀表】的被动效果悄然开启，让他的心绪瞬间宁定。

他稳步走上讲台，调整好麦克风，打开精心准备的ppt。

“各位老师好，我是南陵大学信息管理系的李诗寒。

接下来由我向大家汇报我们项目组在‘智能文献检索与知识图谱构建’项目中，关于多模态特征融合与深度关联挖掘的核心算法工作…”

他的声音清晰沉稳，逻辑条理分明。

ppt制作精良，动画演示直观易懂。

他先从古籍数字化的痛点出发，引出多维度信息融合的必要性，然后详细讲解了他们设计的特征提取框架、融合策略以及基于图神经网络的关联挖掘模型。

讲解过程中，他不仅展示了算法原理，还通过几个生动的实例（如通过版式特征辅助断代、通过插图内容关联不同版本的文本差异等）演示了实际效果，深入浅出，令人信服。

【进行高水平学术报告，技能“公开演讲”

、“逻辑思维”

、“专业知识应用”

熟练度大幅提升！

临场应变能力增强。

】

台下，不少专家频频点头，露出赞赏的神色。

王教授坐在前排，脸上带着欣慰的笑容。

陈教授坐在不远处，目光锐利，听得十分专注。

然而，就在李诗寒讲到最关键的部分——如何利用结构相似性和语义关联性，挖掘古籍中非文本符号（如特定标记、版画细节）与文本内容之间的潜在联系时，会场后排突然响起一个略带尖锐的质疑声：

“这位同学，你的想法听起来很新颖。

但是，你提出的这种对‘非文本符号’的关联分析，是否过于主观了？如何保证其科学性和可重复性？这些符号的意义本身就不明确，强行建立关联，会不会引入大量噪声，甚至导致错误的结论？”

提问的是一位戴着金丝眼镜、面色严肃的中年学者，来自国内某顶尖高校的文献学专业，以治学严谨甚至有些刻板着称。

会场瞬间安静下来，所有人的目光都聚焦到李诗寒身上。

这是一个非常尖锐且切中要害的问题，直接挑战了李诗寒报告中最具创新性也最易引发争议的部分。

王教授的脸色微变，有些担忧地看向台上。

李诗寒心中也是一凛，但并未慌乱。

他早就预料到可能会遇到这类质疑，并做了充分准备。

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