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自然语言处理中
transformer
架构的改进与应用拓展
摘要：自然语言处理（nlp）在近年来取得了显着的进展，其中
transformer
架构发挥了关键作用。本文详细探讨了
transformer
架构的改进方法，包括模型结构的优化、预训练策略的创新等，并深入研究了其在多种
nlp
任务中的应用拓展，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。通过对相关研究的综合分析，展望了
transformer
架构未来的发展趋势和潜在的研究方向。
一、引言
自然语言处理作为人工智能的重要领域，旨在使计算机能够理解和生成人类语言。transformer
架构的出现为
nlp
带来了革命性的变化，凭借其高效的并行计算能力和强大的语言建模能力，在众多任务中取得了卓越的性能。然而，随着研究的不断深入和应用场景的日益复杂，对
transformer
架构的改进和应用拓展成为了研究的热点。
二、transformer
架构概述
（一）基本原理
transformer
架构基于自注意力机制（self-attention），能够对输入序列中的每个位置进行全局的信息交互，从而有效地捕捉长距离依赖关系。
（二）架构组成
包括多头注意力机制（multi-head
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