本研究使用BERT模型，准确率达到95.6%，优于GPT-3的87.2%
实验基于PyTorch框架实现，在4块NVIDIA A100 GPU上训练，batch size设置为32
Transformer架构的自注意力机制（Self-Attention）在NLP任务中表现出色
Fine-tuning（微调）预训练模型已成为NLP领域的standard practice
使用F1-score、Precision和Recall评估模型性能，macro-average和micro-average差异显著
Cross-entropy loss function配合Adam优化器，learning rate设为1e-5
Dropout regularization防止过拟合，dropout rate设为0.3
Gradient clipping梯度裁剪避免梯度爆炸，max norm设为1.0
Early stopping策略在validation loss不再下降时终止训练
Data augmentation技术通过同义词替换、回译等方法扩充训练集
Word embedding使用GloVe和FastText预训练向量，dimension为300
Attention visualization显示模型关注上下文关键词，符合human intuition
Transfer learning迁移学习显著降低了对标注数据量的需求
Multi-task learning多任务学习提升模型泛化能力，共享底层特征表示
Ensemble learning集成学习通过voting和stacking提升最终性能
Hyperparameter tuning使用grid search和random search
Bayesian optimization贝叶斯优化比暴力搜索更高效
ROC曲线和AUC值评估二分类模型threshold敏感性
Confusion matrix混淆矩阵展示TP、TN、FP、FN分布
Statistical significance testing使用t-test和ANOVA验证结果可靠性
P-value < 0.05表示结果具有统计学显著性，95% confidence interval
Reproducibility可复现性要求设置random seed（随机种子）为42
Open-source开源代码发布在GitHub，遵循MIT License
Peer-reviewed论文发表于ACL和EMNLP顶级会议