その他令和8年7月29日

データ処理に関する技術記事（詳細版）

掲載日

令和8年7月29日

号種

号外

原文ページ

p.105

確認

出典：官報発行サイト（内閣府）の掲載情報をもとに整理しています。重要な確認は公式原文を基準にしてください。

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令和8年7月29日|p.105|原文を見る

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## 2.2.2 模型构建

本文采用卷积神经网络（CNN）作为基础模型。CNN 能够有效地捕捉文本中的局部特征，并通过多层卷积和池化操作提取高层次的语义信息。此外，为了增强模型的表达能力，我们在 CNN 的基础上引入了注意力机制。

## 2.2.3 实验结果

实验结果显示，我们的模型在多个基准数据集上均取得了优异的性能。与传统的机器学习方法相比，深度学习模型在处理复杂文本分类任务时具有明显的优势。特别是在处理长文本和多类别分类问题时，我们的模型表现尤为突出。

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