看到項目文檔前幾頁的內容後，周婺有些慶幸，因為這些項目報告雖然格式不同，但所幸第一頁都有負責部門、項目負責人及參與者。

在點開第五份報告時，周婺神色有異，因為這份報告的項目總負責人正是白劍英，而項目的建模和報告的作者卻是死者許威！

只聽周婺不經意地開口，問道：“有人說，你今天和死者發生了劇烈的爭吵。”

對面的白劍英聽罷，笑容變得有些僵硬。

“說吧，你們吵些什麽？”周婺問得不急不慢。

白劍英長嘆一聲，才解釋道：“警察同志，我和許威還能吵什麽，不就是每次新產品上線前的例行爭論麽。您有所不知，許威這人能力拔尖，但個性就是太要強了，只要他認為是對的，就死活不肯服軟。之前他負責這個項目已經半年了，若計劃順利，下個月初產品就能上線了。但他卻非要找我理論，說延遲上線時間。可領導的死命是下月月初必須上線，他倒好，提出了希望項目延長三個月的無理要求！這可是和政府合作的項目，若沒按時上線，真按他這麽做了，我們公司接下來這半年都得喝西北風！”

最後這句話，白劍英說得格外地誇張。

“或許，許威有自己的理由。”周婺看向白劍英。

“能有什麽理由，這個項目的指標體系是我制定的，數據也照著搜集了百萬條，事後模型也建立好了，而且模型的預測準確率高達99%，就這樣，他還有什麽不滿意的，非得拉著我擴維度！警察同志，您說他這不是無理取鬧麽！奇怪，簡直太奇怪了！”白劍英抱怨道。

可就是這番話，竟引起了周婺的註意！

“《關於影城市郊區野生羊群行為軌跡、羊群種類的預測研究》”周婺又滑了滑鼠標，拖著下巴問道：“你和他的爭吵就是圍繞這個項目？”

“對……就是這個……”白劍英擦了擦額頭的細汗。

聽到白劍英的答覆，周婺便徹底地將註意力集中在了這篇報道身上。

周婺閱讀的速度極快，僅花了五分鐘的時間，便將一篇萬字的報告瀏覽了個大概。

在了解了報告基礎機構後，周婺直接拉到了報告中許威的建模部分。

“原來如此，許威的思維方式確實獨到，不愧是身經百戰的高級數據分析師。”周婺的眼裏全是讚許，可當她看到模型預測及其中的混淆矩陣時，周婺臉上的笑容卻變得有些玩味。

周婺隨即掏出了手機，編輯了一連串的文字後，立即把信息傳給李蕊。

大約過了五六分鐘，李蕊打通了周婺的電話。

“都問過了？”周婺問。

而聽到李悅的證實後，周婺的神情變得暗淡莫辨

許久，周婺是這麽對白劍英回說的：“確實很奇怪，這太奇怪了！”

“是吧！警察同志，我說得沒錯吧！我琢磨著，許威這人以前就看我不順眼，就喜歡沒事找事，模型明明預測精度都達到了99%，他還瞎在那叫嚷！”白劍英說得那叫一個情真意切。

“我明白了。”周婺朝白劍英微微一笑，吩咐張義繼續對白劍英進行審問後，她便拿著筆記本電腦、坐著輪椅從審訊室走了出來。

同時從審訊室旁邊的監控室走出的還有顧子愷。

“結果怎麽樣？”顧子愷問道。

周婺此刻的神色變得異常嚴肅，只聽她一字一句地回道：“或許我們之前的猜想都走偏了，白劍英殺害許威的嫌疑比我想象中的還要大。但是我們沒有確切的證據！”

“那怎麽辦？”

怎知周婺聽到此話，嘴角上揚的幅度比平時更大，而這樣的笑容在顧子愷看了竟有些滲人。

顧子愷看了看手表，在咽了口氣後竟倒退了半步，像是預見了什麽，又猛地打了一個寒顫。

“顧隊，今晚，我們所有人恐怕都得加個班了！”周婺說得雲淡風輕，仿佛加班此事與她沒有半毛錢的關系。

果然不出顧子愷的所料！

要知道，在刑偵一隊裏，周婺主動提出加班的次數卻是極少。

因為絕大多數覆雜的案件由她經手，總是能夠提高至少一倍的工作效率！

但只要她申請加班，便可見此案的覆雜性和難度都將是巨大的，或許，還能把整個刑偵隊折騰得人仰馬翻！

警界秘聞錄有雲：林言明說加班，或許你最多只用加班一個小時；顧子愷說加班，往往兩個小時就能搞定；而當你從周婺口中聽到加班二字，恭喜你中獎了，因為你的下班時間不定！

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晚上八點整，刑偵隊全體成員都收到周婺群發的文件壓縮包。

在接到文件壓縮包的瞬間，所有人先是軀身一震，隨後頭上便是愁雲慘淡。

看周婺郵件裏的意思，是要大家把三位嫌疑人和死者所有的分析報告進行篩選歸檔，再把報告已上傳的最後時間命名，同時再將將雲端存儲的PDF文件全都轉化成TXT格式數據。

如果說接到周婺短信的刑偵一隊眾人心情只有那麽一丁點的不安，那在他們在看完壓縮包量級和歸檔處理要求後，全員一副生無可戀的模樣。

周婺這麽做的目的很簡單，既然她察覺到了白劍英的問題，白劍英也把這個大坑給了自己，那她現在就想根據這個大坑做文本挖掘，以此準確地找到白劍英的破綻！

對於刑偵隊來說，文件格式轉換完全沒有任何技術難度。警局自主研發的文檔轉換系統已經能夠做到100%的零誤差，而真正困難的卻在於TXT文件整理後的對分詞文本、停用詞進行編寫。

雖然目前網絡上已有諸多現成的分詞文本、停用詞文本，但由於這些報告專業性極強，涉及較多行業前沿的新詞，而這些新詞恰恰是詞庫中還未更新的，那麽，已有的詞庫並不能夠很好地將諸多專業用語很好區分，對此，編寫分詞文本和選擇挖掘算法的工作就需要周婺親自完成。

就好比傳統的詞庫能實現“線性”、“分層”、“分位”、“回歸”這四個詞語的分割，但是從統計意義上看，這四個詞語至少能組合成“線性回歸”、“分層回歸”、“分位回歸”、“分層分位回歸”及“分層分位線性回歸”這幾種統計分析方法，每一種方法又對應著不同的適用環境，同時，每一個數據分析師解決實際問題偏好的算法也可能存在差異，那麽，如果分詞文本區分錯誤，將會導致整個文本挖掘徹底失敗，而這也是周婺想要避免的。

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