第37章 报告风波与意外的橄榄枝（第2页）

他暂停ppt播放，面向提问者，从容不迫地回答道：

“非常感谢这位老师的提问，您的问题非常关键。”

他先肯定了问题的重要性，然后话锋一转，“首先，我们并非‘强行’建立关联，而是基于大量已标注数据，通过机器学习算法去‘发现’统计上显着的共现模式和关联规则。

这本身是一个数据驱动的过程，而非主观臆断。”

他操作电脑，调出准备好的补充数据图表：“其次，关于科学性和可重复性。

我们设计了严格的交叉验证和消融实验。

例如，在判断某特定符号与特定内容主题的关联时，我们会随机屏蔽该符号信息，观察模型预测准确率的变化，并用统计检验评估其显着性。

所有实验数据和代码都已开源，欢迎各位老师复现和验证。”

他顿了顿，语气更加沉稳：“最后，关于符号意义不明确的问题。

这正是我们工作的价值所在——我们不预设符号的含义，而是通过算法挖掘其出现的上下文规律，为文献学家和史学家提供数据支撑和新的研究线索。

比如，我们发现在某类道教典籍中，一种特定云纹频繁出现在‘存思’修炼方法的章节附近，这或许能为理解该符号的功能提供一种量化参考。

当然，最终的解读仍需依靠领域专家的知识。”

李诗寒的回答有理有据，既阐述了方法的科学性，又明确了技术的辅助定位，不越俎代庖，显得谦虚而严谨。

话音刚落，会场里响起了阵阵掌声，连那位提问的严肃学者也微微点了点头，没有再追问。

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【成功应对学术质疑，展现扎实功底与应变能力，获得业界认可度大幅提升！

王教授长舒一口气，向李诗寒投去赞许的目光。

陈教授眼中则闪过一丝更加浓厚的兴趣和探究。

报告环节圆满结束。

茶歇期间，不少专家学者主动过来与王教授和李诗寒交流，对他们的工作表示肯定，并交换联系方式。

李诗寒谦逊地应对着，举止得体，给众人留下了深刻印象。

这时，陈教授端着茶杯走了过来，笑着对王教授说：“老王，你们这个学生了不得啊！

理论基础扎实，思路开阔，临场反应更是出色！

后生可畏，后生可畏！”

王教授满脸红光：“陈老过奖了，还是年轻人肯钻研。”

陈教授转向李诗寒，目光深邃：“小李，刚才那个问题回答得很好。

你对古籍中那些‘非文本符号’的兴趣，似乎不止于技术层面？”

李诗寒心中微动，知道真正的试探来了。

他保持平静，回答道：“陈教授，我只是觉得这些符号是古籍不可分割的一部分，蕴含着丰富的历史信息。

作为技术人员，希望能为挖掘这些信息提供更好的工具。”

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