LSF，即基于词汇语义特征的跳跃卷积模型，基于卷积神经网络模型引入三种优化策略：词汇语义特征 (Lexical Semantic Feature, LSF)、跳跃卷积 (Skip Convolution, SC)和K-Max均值采样 (K-Max Average Pooling, KMA) ，分别在词汇粒度、短语粒度、句子粒度上抽取更加丰富的语义特征，从而更好的在向量空间构建短文本语义表达模型，并广泛的适用于问答系统、释义识别 和文本蕴含等计算成对儿出现的短文本的相似度的任务中。
汽车lsf是指自适应巡航系统。该系统启动后在道路行驶过程中，根据本车与前车的速度保持一定安全距离，具备很高的安全系数。
自适应巡航的弊端是目前有部分自适应巡航还没能做到全域巡航，汽车判定要在每小时30千米以上自适应巡航才能开启，每小时30千米以下便会关闭。在减速时若没注意到自适应巡航关闭的提醒，依旧释放双脚，就有追尾危险。
刹车减速是双脚离开踏板状态，反应距离和制动距离都会大大增加。自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。
