构筑技术壁垒这事听起来挺高大上的，不过对于林灰来说。
完全是小菜一碟，无非就是继续申请专利呗。
林灰很快就在国内国家专利总局的官网上进行了一系列专利的申请。
因为这次林灰申请的专利都是先前那个国内专利的子专利，所以流程上并不是很复杂。
至于专利申请的费用，等这些专利申请通过之后林灰进行费用补缴就可以了。
至于国外的情况，林灰不知道国外之所以没做出反应是因为还没搞清楚林灰整的那个算法的价值还是在悄悄憋坏。
为了保险起见，林灰并没有在海外继续进行什么专利申请。
而是在米国最大的专利交易网站上提出了几个专利收购申请。
尽管提出不少专利申请，但这些专利对林灰而言并不是很有必要的。
林灰真正需要的专利，只有一个。
之所以同时发起好多专利申请，主要是起迷惑对手的作用。
再之后的事情似乎又是等待。
说实话，林灰是个很讨厌等待的人。
但是没办法，这个世界并不以林灰的意志为转移。
总之，该等还是要等的。
鲁\/迅不是说过吗？
人类一切的智慧都包含在四个字里面，“等待”和“希冀”中。
……
不过林灰也没有傻等。
而是在AppStore界面搜索了一下“南风App”查看用户的评论。
一点开评论加载了好一会才出来评论界面，哦豁，居然过万评论了。
要知道这个工具类软件也不过五十多万下载啊！
现在居然有过万评论，这个留评率可以说是很高了。
甚至可以说是高得离谱。
林灰之前虽然开发了不少游戏的评论量也过万了。
但说实话那些游戏的留评率并不是很高。
即便是留评率最高的《FLAppY bIRd》，留评率也只有1%不到。
而南风App这个软件的留评率却早已超过了1%，甚至一度逼近2%。
可以说林灰又不小心创造了一个记录了。
或许在普通用户眼中留评率不重要，但某种程度上留评率却是体验应用黏性最直观的数据。
当然了，只有当应用下载量超过十万的时候，讨论留评率才有意义。
如果只是千八百的下载量，就算留评率100%，根自嗨也没啥区别。
林灰再看应用评分，评分居然有5.0。
林灰知道工具类软件一向都容易收获到良好的口碑。
但说实话能获得满分的评分林灰还是挺高兴的。
这可不是个位数用户评论出来的5.0
而是逾万用户评价出的5.0。
也就是说现在5.0这个评分短时间内几乎是难以撼动的。
总之，强无敌。
林灰点开具体的评论。
嚯！几乎清一色的小作文。
不过林灰挺想看看这个软件的用户都是怎么评价
虽然林灰开发南风App的主要目的是想让互联网巨头注意到这款软件的算法有多牛逼。
但用户也不是林灰取得成功的垫脚石。
怎么说呢一个个用户那也是有独立思想独立感受的个体，而不是算法下面的冰冷数据。
他们的想法也应该被重视，他们合情合理的建议也要考虑接受。
总之，用户的反馈也是很值得注意的。
尽管是一条条评论都挺长的，林灰看得也蛮认真的。
林灰按照评论的顺序点开了最靠上的一个评论。
“写一篇关于南风App的评论很困难。虽然我今天一整天的时间都花在这上面，但我越使用这款软件越觉得他的强大……
我的工作需要进行大量的阅读\/研究，南风App使我免于被埋在无尽的纸堆中，客观的说，这个软件已经全方位吊打雅虎新闻摘要了……”
呃(⊙﹏⊙)，这样的评论实属舔狗型评论，虽然恭维话没少说，但并没有什么参考价值。
林灰之后又转而去看别的评论：
“我是一个新闻工作者，我非常喜欢南风App，它的布局简单而直观，只有一个输入界面，看起来很像是常用的翻译软件。虽然这个设计有点另类，但我不得不承认这样的设计使我很容易集中精力进行工作。
我以前都是使用雅虎新闻摘要专业版的，但不得不说这个软件的摘要效率要比雅虎的那个新闻摘要效率要高不少。
一些需要改进的地方首先我建议能够开通同时处理多个新闻摘要，因为一个专业的新闻编辑往往需要同时处理大量的新闻；
其次我建议这个软件能够不限制输入文件的字数是一万字，因为新闻编辑需要处理的很多新闻其实还不能称之为新闻，更确切地说是处理采访稿，而采访稿普遍在万字以上，这个一万字的输入文件限制着实有些不友好。
当然了，这个功能只有专业人士需要，如果开发者能够做到这一点改进的话即便是把这个功能放在专业版里我也会买单，因为这样的功能真的很重要。
事实上，现在这个软件已经帮了我很大的忙了，它对提升我的工作效率有很大的帮助，我就说到这里。感谢开发者制作了一个非常棒的应用程序，完全期待这个应用程序的未来发展。”
这个评论比刚才那条有价值多了，起码通过这个评论林灰能知道软件的不足之处以及改进方向。
最关键的是林灰知道了业内人士对这款软件的态度。
从上面的评价来看，新闻工作者对这个软件还是蛮认同的。
至于此人提出的建议。
突破1万字的材料输入限制，这个并不算复杂。
事实上林灰当初开发的软件能支撑起最大五万字的单次输入。
只是囿于对新闻稿的不了解。
林灰以为单次一万字的输入限制已经足够用了呢！
现在看来还是没考虑周到。
至于同时处理多个新闻摘要？
这个有点不现实，这个就涉及到算法的局限性了。
事实上无论是第一代文本摘要算法，还是第二代第三代摘要算法。
涉及到新闻\/文本摘要处理，实际上都是一条一条单独摘要实现的。
主要是因为文本摘要虽然简单，但实际上占用的资源还是蛮大的。
想要实现真正意义上的并行处理，起码还要等到第四代摘要算法问世。
第四代摘要算法对模型的依存度将会大大降低。
不过这短时间内基本是不可能的。
现在即便是有些依托于大型服务器的程序宣称能够实现多条文本同时处理
但实际处理时也是一条条处理的。
用户进行了多条输入依旧是服务器先处理第一条新闻\/文本
第一条输入新闻已然处理好了，但仍然显示处理中，服务器实际开始处理第二条……
以此类推，直到完成最后一条输入新闻的摘要处理再将摘要结果一并输出。
在用户看起来或许这样就是多条输入后实现了多条输出。
但这样的“多任务”处理实际上就只是障眼法而已。
虽然这样的做法实现上并不困难。
但林灰并不想自欺欺人。