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“我使用的特征是一个14个维度的向量，包括人工提取的特征和神经网络提取的特征。……”
凌志讲ppt沿用了老王以前对学生们的教导——多用图表，少用文字，凌志深以为然。事实上ppt本来就是用来突出重点的，如果往上面堆砌太多文字的话，讲者容易对着ppt念，听者也会觉得乏味，不会自己思考。而用图片和少量文字突出重点，就比较容易让听众们接受。
正如接下来凌志分享的论文，用一张图说明了一句话中每个词之间的远近关系。
“比如现在有两句话，‘他对媒体发表言论’以及‘他出席了新闻发布会’。虽然这两句话意思很接近，但我们如何用程序来进行打分判断呢？我们应当将第一句话中的‘他’所对应的词向量跟第二句话中的每个词进行对比，找出意义最接近的那个。后面以此类推，‘媒体’对应‘新闻发布会’，‘发表’对应‘出席’。就这样通过词向量之间相似度的计算，进而合并为两个句子之间的相似度。”
凌志展示出两个句子之间的相似度：0912，大家很容易地理解了两个句子之间的相似度是如何计算出的，因为图上每个词之间的距离远近都非常清晰。
之后凌志开始解释一些技术细节，包括每个词的词向量如何计算出来等等。
作为主讲人，凌志非常清楚讲解时需要详略得当，所以不会过多阐述细节，只用图表解释了文章的核心思想。所以讲好ppt确实不容易，细节不能太过深入，但也不能一带而过，把握好一个度是很重要的。
随着凌志分享完，说声谢谢后，会议室里大家不自觉地响起了掌声。凌志有时候会注意到，一般在对大众讲话时，结尾加一句“谢谢”，会让观众们不由自主地鼓掌。然而大家给他鼓掌并不是单纯捧他场，而是确实觉得凌志讲得好。
“不错，实验过程和细节讲的很清楚，问题也分析的到位，论文也很值得借鉴。行，下一个，还有谁要讲？”
凌志长舒一口气，坐到其他位置上。有一个刚考上研究生，提前进来实验室的师弟站了起来，打开了自己的ppt。
“额，各位师兄师姐好，今天我想来讲一篇论文，题目叫……”
很明显有点紧张，不过凌志一点也不在意，当初自己也是这么过来的嘛。
“这篇论文的算法是这样的，……”
“你等会儿，都跟你们讲过了，不要把原论文列出的算法英文伪代码直接贴到ppt里面，你们这样做谁会去看啊，那么复杂。你应该像凌志那样画图表现出来，这样别人看起来才觉得简单易懂，知道了吗？不要让我一再强调。”
“哦哦，抱歉老师，我以后一定注意。”
“行，那你继续。”
于是师弟战战兢兢地讲完了自己的论文，也不知道大家听没听懂，最怕空气突然安静。
凌志没觉得师弟有多差，差的话也就不会坐在那里了，只不过第一次讲解ppt，可能考虑不到观众们的感受。虽然自己也没听懂多少，但也不是很在意，反正也不是自己的研究方向。真要是跟自己密切相关，那就私下里重读论文，自己去理解。
想起刚进实验室时候的自己，那时候参加组会，听师兄师姐们讲解ppt听得晕晕乎乎的，组会之后狂查资料弥补概念。现在想想，倒不是看不起当初的自己，事实上了解自己不了解的概念也是很重要的。只不过自己当初的心态太过着急了，完全可以慢慢来。
不知不觉组会已经来到11点，老王又说了几句场面话，上午的组会就宣告结束。
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