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预训练模型在自然语言处理中的应用有哪些？
2023-12-07 阅读 12
预训练模型在NLP中应用广泛，主要包括两类：一是作为下游任务的通用表征，通过微调或特征抽取用于文本分类、命名实体识别、依存/句法分析、情感分析等；二是用于生成类任务，如机器翻译、自动摘要、对话系统和开放域文本生成。还常用于问答与检索增强、语义搜索与文本相似度、少样本/迁移学习、领域自适应、句向量提取、数据增强与模型蒸馏等。
更新于 2026年01月01日
