本文使用聚类和机器学习算法来识别信用风险模型中的问题。作者通过分析645个标题和观察结果，使用嵌入式生成和预训练模型，并使用聚类方法将相似特征的发现分组，以更有效地识别和分类问题。结果证明聚类和机器学习可以有效分析验证报告中的文本信息，并提供了信用风险模型开发和验证中的洞见。

本文介绍了使用聚类和机器学习算法来识别和分类信用风险模型中存在的问题。作者使用了嵌入式生成和四个预训练模型来分析645个标题和观察结果，并使用聚类方法将具有相似特征的发现进行分组。结果证明聚类和机器学习可以有效地分析验证报告中的文本信息，并提供了信用风险模型开发和验证中遇到问题的洞见。

本文使用聚类方法和机器学习算法识别和分类信用风险模型中的问题。作者通过分析645个标题和观察结果，使用嵌入式生成和四个预训练模型，并使用聚类方法将相似特征的发现分组。结果证明聚类和机器学习可以有效分析验证报告中的文本信息，并提供信用风险模型开发和验证中的洞见。

本文使用聚类和机器学习算法，包括NLP，通过验证报告中的文本信息来识别和分类信用风险模型中的问题。作者使用嵌入式生成和四个预训练模型分析645个标题和观察结果，并使用聚类方法将相似特征的发现分组，以更有效地识别和分类验证维度和严重程度中的常见问题。作者证明了聚类和机器学习可以有效地分析验证报告中的文本信息，并提供了信用风险模型开发和验证中的洞见。