生成式预训练Transformer在多语言文本处理中的分类应用:最新研究进展_基于transformer多元特征融合的智能文本分类方法-程序员宅基地

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生成式预训练Transformer在多语言文本处理中的分类应用:最新研究进展

一、引言

1.1. 背景介绍

随着深度学习技术的发展,自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域也取得了巨大的进步。在NLP中,文本分类任务通常是其中的一种常见任务。为了提高文本分类的准确率,人们开始研究各种新的技术。

1.2. 文章目的

本文旨在讨论生成式预训练Transformer在多语言文本处理中的分类应用,以及其研究进展。文章将分别介绍生成式预训练Transformer的基本概念、技术原理、实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进以及结论与展望等内容。

1.3. 目标受众

本文主要面向对生成式预训练Transformer感兴趣的研究人员和技术爱好者

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