科研_团队

研究目标

本项目聚焦于机器学习在自然语言处理中的应用，旨在探索更高效的文本分析算法。核心目标包括：

  • 构建多语言语料库
  • 优化深度学习模型架构
  • 验证跨领域迁移学习效果

方法论

采用分层研究框架：

  1. 数据预处理：使用正则表达式清洗文本数据（如 /examples/project2/data_cleaning）
  2. 模型训练：基于Transformer的改进结构
  3. 效果评估：通过BLEU-4指标量化性能

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