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摘 要：本研究以BERT語言模型為基礎，構建統(tǒng)一架構的語言模型，并通過數據預處理提升了輸入文本的質量和一致性。在參數設定和模型消融實驗的過程中，詳細規(guī)劃了試驗參數，并融入了交叉驗證、對抗訓練及梯度懲罰等技術，以期優(yōu)化模型性能。在利用基線模型對結果進行深入分析后發(fā)現，本文所提方法提高了問題識別的準確性和效率。（剩余6685字）
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基于Transformer架構的通信問題識別模型研究
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