问题与方案
研究过程中遇到的挑战及解决方案
在本项目的研究过程中，我们遇到了多个技术挑战。以下详细记录了每个问题的具体表现、 我们采取的解决方案以及最终取得的效果。这些经验对于后续研究具有重要参考价值。
2
数据处理
1
模型训练
1
模型泛化
2
部署优化
详细问题记录
问题描述
中文不像英文有天然的空格分词，BERT的WordPiece分词在中文上效果不佳，导致语义理解偏差。
解决方案
采用BERT-wwm-ext模型，该模型使用全词掩码策略，在预训练时保持中文词语的完整性。同时引入[SEP]边界标记机制，显式标注混合文本的人类/AI转换点。
实施效果
BERT-wwm在中文文本上表现优于基础BERT，[SEP]标记机制使模型能够学习到边界特征。
经验总结
成功经验
- 充分的文献调研为问题解决提供方向
- 迭代式开发帮助及时发现和解决问题
- 系统性的实验设计便于定位问题根源
- 开源社区资源大大加速了问题解决
改进建议
- 更早进行性能基准测试
- 建立更完善的实验日志系统
- 增加更多自动化测试覆盖
- 提前规划模型部署方案