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== 应用领域 == === 文本分类 === Transformer 模型可以接收输入文本序列,并通过编码器将文本转换为语义表示,然后通过全连接层输出文本所属的类别标签。通过学习文本之间的语义信息,Transformer 模型能够准确地对文本进行分类,如垃圾邮件分类、情感分类等。 === 机器翻译 === Transformer 模型在机器翻译任务中表现出色,它能够将源语言的文本编码成语义表示,再通过解码器生成目标语言的翻译文本。Transformer 模型能够处理长距离依赖关系,提供更准确的翻译结果,被广泛用于各种语言对的翻译任务中。 === 命名实体识别 === Transformer 模型也可用于命名实体识别任务,它可以识别文本中的命名实体(如人名、地名、组织名称等),并标注出实体的类型和位置。通过学习文本中实体的上下文信息,Transformer 模型可以准确地识别文本中的命名实体。 === 情感分析 === Transformer 模型在情感分析任务中也有广泛应用,可以判断文本中表达的情感倾向,如积极、消极或中性等。通过学习文本中的情感信息,Transformer 模型可以对文本进行情感分类,帮助人们了解文本背后的情感倾向。
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