paper-section-author

\section{相关工作} 近年来，深度学习在自然语言处理任务中取得了显著进展，特别是在机器翻译和文本生成领域。Bahdanau等人\cite{bahdanau2014neural}首次提出将注意力机制引入神经机器翻译模型，有效缓解了传统编码器-解码器架构中长距离依赖问题。随后，Vaswani等人\cite{vaswani2017attention}提出完全基于注意力机制的Transformer架构，摒弃了循环和卷积结构，显著提升了训练效率与翻译质量。在此基础上，Devlin等人\cite{devlin2018bert}提出的BERT模型通过双向上下文预训练，在多项自然语言理解任务上刷新了性能记录。尽管这些模型在通用领域表现优异，但在低资源或专业领域（如医学、法律）中仍面临数据稀疏和领域适应性不足的问题。为此，Gururangan等人\cite{gururangan2020don}提出了领域自适应预训练策略，通过在目标领域数据上继续预训练，显著提升了模型在特定任务上的表现。本研究借鉴上述方法，结合领域特定的注意力机制与自适应预训练，旨在提升专业文本生成任务中的准确性与流畅性。

存档时间线

版本索引永久保留；内容副本只保留最新 1 份，更早版本仅留索引与哈希（存档时间线的证据链不会因此断裂）。

下载存档内容副本

相关资产