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摘要：深度学习模型在自然语言处理领域（NLP）取得了出色的表现，但是它们在实际应用中仍然面临许多挑战，例如数据异质性和复杂性，模型的黑盒本质以及在多种语言和交叉跨区域的转移学习方面的困难。在本文中，从四个角度提出了相应的改进措施：模型结构，损失功能，正则化方法和优化策略，以解决这些问题。对包括文本分类，命名实体识别和阅读理解的三个任务进行的大量实验证实了所提出的优化解决方案的可行性和有效性。实验结果表明，引入创新机制，例如多头关注和局灶性损失，以及明智地应用诸如Layernorm和Adamw之类的技术，可以显着提高模型性能。最后，本文还探讨了模型压缩技术，为在资源受限的方案中部署深层模型提供了新的见解。
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