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多层次注意力与对比学习的优化Transformer文本分类增强
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种改进的Transformer文本分类算法，结合多层次注意力机制和对比学习策略，显著提高了分类准确率、F1分数和召回率，增强了语义表达能力和泛化性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种改进的Transformer文本分类算法。
- 该算法结合了多层次注意力机制和对比学习策略。
- 改进的模型显著提高了分类准确率、F1分数和召回率。
- 增强了模型的语义表达能力和泛化性能。
- 该算法在文本分类中优化了计算复杂度，解决了传统模型的不足。
- 实验结果表明，改进模型优于现有比较模型，具有良好的应用潜力和实用价值。
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