現在剛好處於研究生第一學年後的暑假階段，過了這個暑假，以後想申請都沒機會了。凌志一直在糾結自己要不要申請，以前的他以爲自己這種不善言辭的人，只能當個刻板的老師，其他工作都不適合自己，所以他對持續進行研究工作還是有些興趣的，畢竟在競爭激烈的今天，只有拿到博士學位纔有機會申請到各大高校做老師。然而，自己的研究生生涯已經過去了一年時間，研究遲遲沒有進展，一直以來他都深陷數據的漩渦中，所以他漸漸陷入了迷茫，不知道自己的未來究竟該怎樣選擇。
前段時間，短髮女孩眼中的那道光讓他迷茫的內心如撥開雲霧見日明一般，豁然開朗了起來。再加上實驗漸漸也有了一些起色，所以讓他下定了決心。不適合又怎樣？實驗始終沒有進展又怎樣？自己難道忘記了腳踏實地的初心了麼？你看看眼前的短髮女孩，她連未來將要遇到什麼樣的荊棘都不確定，但還是毅然決然地選擇了自己不熟悉的專業。而自己呢？5年了，自己從未離開過計算機專業，就因爲一次實驗的挫折，就開始懷疑自己了麼？再說了，適不適合讀博士，不是你自己腦子隨便想想就能決定的，也不是王導決定的，而是靠你的實際行動來證明的。即便是未來不能順利發表論文，在年限內畢業，那就延畢繼續幹唄，怕什麼。
想明白了這一點，凌志不再有猶豫。他決定踏上這條路，自己只管努力，剩下的交給命運就好。
王導停下了敲鍵盤的手，擡頭笑着看着凌志，說道：
“哦，對，最近可以申請碩博連讀了對吧。爲什麼突然會有這個想法？”
凌志早已打好腹稿，把自己最近的實驗進展彙報了一下，又說家裏始終支持他繼續往下讀，自己也做好了思想準備。
“嗯，挺好的，實際上我當年也有你類似的心態。當年我在國外讀博的時候，也是實驗有了一些進展之後纔會給我更多的信心，在投稿的時候能更從容地面對審稿人……”
老王說起了自己在國外讀書的經歷，凌志也覺得挺好奇的。老王讀博那會兒比他現在艱苦多了，那時候去國外參加會議，拿到一本會議論文集紙質版，都寶貝地要命。而如今，任何一個會議的會議論文集，在論文正式發表之後，都可以隨意地在網上下載下來。所以說，雖然老王沒趕上好時候，但是他能到達今天這個地位，絕對是付出了無與倫比的努力。
“所以讀博士這個決定雖然不見得一定好，但是在當下，畢業後出來的選擇並不像以前那樣窄了。你看現在各大企業算法實驗室哪個不招博士？企鵝和科訊的副總裁，博士畢業的有多少？現在不再是以前了，不是你敲幾行代碼就能混得很好的時代了，現在各大企業對算法的需求很高的。如果去高校的話，博士後或者助理教授也都是理想的選擇，都很適合你繼續從事科研工作……”
老王又開始了演講，但凌志絲毫沒覺得厭煩。這些東西都是寶貴的經驗，即便自己現在用不到，而4年之後，自己將會再次面臨選擇，那個時候，今時今日的這番話就會顯得彌足珍貴。
“請進。”
門外進來4個學生，3男1女。
“額，老師您好，不打擾您吧。”
“沒事，我們也聊完了。你們是新生對吧。”
“對的，我叫李昶。我們不是提前跟您商量過了麼，今天就過來跟您聊一聊。”
爲首的男生代表大家跟老王打招呼道。
“行，你們周圍找位置坐。凌志你先回去吧，最近準備一下申請碩博連讀的材料。”
“好的，老師。”
凌志先退一步，回到實驗室做着自己的事情。
不一會兒，老王帶領新生走出辦公室，跟實驗室中的大家打招呼。
“這是咱們實驗室下學期準備入學的同學，你們可以跟在座的師兄師姐們聊一聊，大概瞭解一下他們在做什麼，想一下以後自己做什麼研究方向。那邊還有幾個空座位，你們自己選，隨便坐。”
“自己也終於當了師兄師姐了啊！唉，不過也沒成果，沒啥值得炫耀的。”
凌志心裏苦笑了一聲，不過他早已放平心態，準備好材料後，找老王簽過字，便繼續調着自己的模型。
過了一會兒，他感到身邊坐下來一個人，溫柔地說道：
“師兄，能打擾你一下麼？”
凌志轉過頭，旁邊坐着的就是剛剛出現的那位新人女生。梳着雙馬尾，長長的眼睫毛，精緻如模子一般刻出的鵝蛋臉，嬌俏的鼻尖，櫻桃小嘴。雙手十指相扣放在大腿上，穿着碎花連衣長裙，微笑着看着凌志。
眼前的女生無疑是屬於甜美類型的美女，放在外面無論是誰都會多看兩眼。但凌志顯然不可能對師妹有什麼想法，他也禮貌地回以微笑，說道：
“沒關係，不打擾。我叫凌志，剛剛研究生入學一年，我懂得不多，以後還請你多多指教啊。”
女孩的微笑始終掛着，說道：
“你好，師兄。我叫韓輕悅，輕盈的輕，喜悅的悅。剛剛考上研究生，我纔是要請師兄多多指教呢。”
“哈哈，彼此彼此。對了，老師有跟你分配什麼研究方向麼？或者你對研究什麼有興趣麼？”
“還沒有。老師給了我一本關於情感分析的中文書，我準備先學習一下。”
情感分析啊，凌志有所瞭解。早年的情感分析基本上是將文本分爲積極、消極以及中性三類。早在十幾年前，相關的論文就已經不計其數。大家爭先恐後地在各大會議上發表，並聲稱自己在公開數據集上取得了最優的效果，儘管分類準確率可能只是零點幾個百分點的提升。如今，這個任務的情感分析準確率早已被刷到了97%以上，再也沒人在這個任務上浪費時間了。
如今大家做的情感分析會更細粒化。如將一句話的情感分爲喜怒哀懼等多個類別，看看在哪一種類別上的得分最高，那麼這句話就更偏向於哪類情感。而多分類任務一般的準確率相對較低，在以前可能也就將將過50%。如今這個任務已經有人做到了80%以上，所以更多地，人們開始進一步將任務細粒化。比如開始分析一句話中的情感到底是喜悅，還是假裝喜悅，是恐懼，還是裝作恐懼。由此帶來了一串相關研究任務，如情感方面詞提取，情感原因匹配對抽取等等。