編輯“Transformer模型”（章節(jié)）

== 應(yīng)用領(lǐng)域 ==
=== 文本分類 ===
Transformer 模型可以接收輸入文本序列，并通過編碼器將文本轉(zhuǎn)換為語義表示，然后通過全連接層輸出文本所屬的類別標簽。通過學(xué)習(xí)文本之間的語義信息，Transformer 模型能夠準確地對文本進行分類，如垃圾郵件分類、情感分類等。
=== 機器翻譯 ===
Transformer 模型在機器翻譯任務(wù)中表現(xiàn)出色，它能夠?qū)⒃凑Z言的文本編碼成語義表示，再通過解碼器生成目標語言的翻譯文本。Transformer 模型能夠處理長距離依賴關(guān)系，提供更準確的翻譯結(jié)果，被廣泛用于各種語言對的翻譯任務(wù)中。
=== 命名實體識別 ===
Transformer 模型也可用于命名實體識別任務(wù)，它可以識別文本中的命名實體（如人名、地名、組織名稱等），并標注出實體的類型和位置。通過學(xué)習(xí)文本中實體的上下文信息，Transformer 模型可以準確地識別文本中的命名實體。
=== 情感分析 ===
Transformer 模型在情感分析任務(wù)中也有廣泛應(yīng)用，可以判斷文本中表達的情感傾向，如積極、消極或中性等。通過學(xué)習(xí)文本中的情感信息，Transformer 模型可以對文本進行情感分類，幫助人們了解文本背后的情感傾向。