第40章 自然语言处理中transformer架构的改进与应用拓展(第2/2 页)
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等方法，深入理解模型的决策过程。
3 与其他模态数据的融合
如结合图像、音频等多模态信息，实现更全面的自然语言处理。
七、结论
transforr 架构在自然语言处理领域取得了巨大的成功，通过不断的改进和应用拓展，为解决各种复杂的语言任务提供了有力的支持。然而，仍面临诸多挑战，未来的研究需要在提高性能、增强可解释性和拓展应用范围等方面持续探索，以推动自然语言处理技术的进一步发展。
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