一本关于情感分析的中文书，我准备先学习一下”
情感分析啊，凌志有所了解早年的情感分析基本上是将文本分为积极、消极以及中性三类早在十几年前，相关的论文就已经不计其数大家争先恐后地在各大会议上发表，并声称自己在公开数据集上取得了最优的效果，尽管分类准确率可能只是零点几个百分点的提升如今，这个任务的情感分析准确率早已被刷到了97%以上，再也没人在这个任务上浪费时间了
如今大家做的情感分析会更细粒化如将一句话的情感分为喜怒哀惧等多个类别，看看在哪一种类别上的得分最高，那么这句话就更偏向于哪类情感而多分类任务一般的准确率相对较低，在以前可能也就将将过50%如今这个任务已经有人做到了80%以上，所以更多地，人们开始进一步将任务细粒化比如开始分析一句话中的情感到底是喜悦，还是假装喜悦，是恐惧，还是装作恐惧由此带来了一串相关研究任务，如情感方面词提取，情感原因匹配对抽取等等
凌志虽然不做这个研究方向，但是在入学时也有看过这类的书籍想要做情感分析的话，确实比较容易上手，不过想做出好成果，并不容易跑模型大家都会，但想要做出新意，效果超过其他所有人，可能付出的努力并不一定会比自己小ŴŴŴ.ßĨQÚ
“哦，挺好的，这个方向挺好上手的有什么问题我们也可以交流，我以前也了解过一些情感分析的知识”
“好啊，谢谢师兄那师兄做的是什么研究方向呢？”
“哦，我呀，我做的是用户身份识别算法，就是根据用户的文本写作风格来判断两个账户是不是属于同一个人……”
凌志简单介绍了一下自己的研究方向，只不过没有赘述自己遇到的困难，只是简单说了声自己没有什么重要进展
“总之现在还是在调模型，大概就是这样”
韩轻悦在整个过程中都仔细听着，没有发出一丝声音，哪怕是“嗯”的赞同声都没有
“嗯，师兄做得很好啊这个课题应该很难拿到真实数据集的吧，据说现在的水军账号识别率，也只有0.19%，远远低于预估，更别说账号关联了”
凌志感觉有些异样，不过他先压下心中的疑惑，感谢道：
“嗯，谢谢你能这么说数据集虽然拿不到真实的，但是还是可以模拟一份数据集做下去目前的实验状态已经渐渐好转了，坚持做下去肯定会更好”
凌志稍微犹豫了一下，补充道：
“不过，你刚刚说的水军账号识别率，是从哪里得到的消息？这么准确的数字，我都不知道”
韩轻悦脸上的微笑消失了一瞬，但随即又恢复成了原来的样子，说道：
“哦，那个啊，我也忘了，不知道以前从网上哪个角落读取