技术路线-课题

本技术路线-课题致力于开发一种基于深度学习的自然语言处理模型，以实现对文本数据的自动分类和情感分析。通过采用卷积神经网络和长短时记忆网络相结合的模型结构，提高模型的特征提取能力和序列信息处理能力。同时，利用对抗训练和强化学习的方法，提高模型的泛化能力和鲁棒性。此外，我们还将研究基于迁移学习的方法，以提高模型的训练效率和性能。最终，本技术路线-课题将实现一个高精度、高效率的文本分类与情感分析工具，为各种实际应用场景提供有力支持。