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“选址分析要考虑因素太多，咋量化评估？网络优化又咋具体操作？”有人疑惑。
学者说：“用层次分析法给各因素赋权重，量化评估选址方案。网络优化用图论算法，把节点和线路抽象成图，求解最优网络结构。”
于是，数学家们运用选址分析和网络优化方法规划基础设施建设。“相关因素数据收集好，开始用层次分析法评估选址方案。”负责数据收集的成员说道。
评估过程中，“林翀，不同文明对各因素重视程度不同，权重不好统一，咋办？”
林翀思索后说：“与各文明沟通协商，根据他们发展需求，制定个性化权重，再综合平衡。”
负责沟通的成员行动起来，“好，马上和各文明沟通，确定个性化权重，综合制定选址方案。”
此时，文明交流融合带来了新的语言发展问题。
“林翀，文明交流频繁，新的语言需求不断涌现。咋用数学推动语言发展，让交流更顺畅？”语言发展负责人问道。
林翀道：“数学家们，语言是交流桥梁。从数学角度想想推动语言发展的办法。”
擅长语言数学的学者发言：“运用统计语言学和机器学习算法。统计语言学分析语言结构、词汇频率等，为语言规范和创新提供依据。机器学习算法开发智能语言工具，如实时翻译、语言学习辅助软件等。”
“统计语言学咋具体应用？机器学习算法咋保证语言准确性？”有人好奇。
学者解释：“统计词汇出现频率，确定常用词汇表，规范语言表达。机器学习用大量语料训练模型，结合语义分析、语法规则校验保证准确性。”
于是，数学家们运用统计语言学和机器学习算法推动语言发展。“开始收集各文明语言数据，用统计语言学分析语言结构和词汇频率。”负责数据收集的成员说道。
分析过程中，“林翀，部分生僻领域语言数据少，影响机器学习模型训练，咋办？”
林翀思考后说：“鼓励各文明专家提供专业语料，同时用数据增强技术扩充数据，提高模型泛化能力。”
擅长数据增强的数学家行动起来，“好嘞，我这就用数据增强技术扩充生僻领域语言数据。”
