基于UniLM預(yù)訓(xùn)練的改進(jìn)數(shù)學(xué)問答模型

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摘 要：自然語言處理（NLP）技術(shù)，在個性化內(nèi)容推薦系統(tǒng)、對話式人工智能等多個領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。在NLP領(lǐng)域，詞嵌入和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型取得了顯著進(jìn)展，提升了自然語言處理的能力。盡管這些模型在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出色，但它們通常需要大量數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，這在一定程度上限制了模型訓(xùn)練的效果和泛化能力。（剩余4721字）