基于Transformer架构的通信问题识别模型研究

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摘 要：本研究以BERT语言模型为基础，构建统一架构的语言模型，并通过数据预处理提升了输入文本的质量和一致性。在参数设定和模型消融实验的过程中，详细规划了试验参数，并融入了交叉验证、对抗训练及梯度惩罚等技术，以期优化模型性能。在利用基线模型对结果进行深入分析后发现，本文所提方法提高了问题识别的准确性和效率。（剩余6685字）

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