&esp;&esp;总之，这些都是很宝贵的数据，保密级别极高。

&esp;&esp;正常情况下，他根本不可能有资格接触到，但这次却提前看到了。

&esp;&esp;抛开涂料的事情不谈，就冲着这些实验报告，沈崇觉得能值回票价。

&esp;&esp;可惜时间周期实在长得有点辣眼睛，别的方面没毛病。

&esp;&esp;三个多小时他加起来都没看到二十篇，这儿可是一万一千多篇呢。

&esp;&esp;更悲伤的是他发现没有任何一篇文章是标题党，每篇都是满满的干货，错过就是损失。

&esp;&esp;幸好他并非凡人，归纳总结统计文字资料是他专长，他心中已有盘算。

&esp;&esp;不错，脚本走你！

&esp;&esp;与他第一次用脚本检索资料略有不同，没有筛选并排除错误答案的过程，每篇都得解析。

&esp;&esp;并且，由于作者不同，文章结构与表述方法都不太一样，很不成系统。

&esp;&esp;有些人有做表格的好习惯，还有些人又是很随意的文字排列。

&esp;&esp;那么脚本的复杂程度前所未有，甚至近乎摸到人工智能的边缘。

&esp;&esp;难度不可谓不大，但对沈崇而言，难度再大都比肉眼扫描一万多份文章小。

&esp;&esp;他要做的无非就是不断完善脚本逻辑，往里面塞进去新的算法和分析方法，并最终延伸出自发学习能力，再消耗庞大的算力来代替人工阅读就行了。

&esp;&esp;举个例子，假定这一万多份文章分别来自上百名作者，沈崇先把古人的剔选出来，这部分肉眼啃。

&esp;&esp;另一部分，他就分别针对每个作者的写作方法制作出一个逻辑，面对每一篇文章，都同时用上百种不同的逻辑去套用解析，总能找到正确的分析模式。

&esp;&esp;他最终要的，却又是一个完善的数据表格，自己再来着手分析数据。

&esp;&esp;先提炼文章，形成数据库，再解析数据库，并得出自己的结论，这就是他前世面对自己解决不了的难题时最常用的应对方案。

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