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本研究面向中文短文本语义匹配任务,提出一种轻量级对比学习框架。该框架融合多粒度表示、温度自适应损失以及动态难例采样三项设计,以在控制模型复杂度的同时提升匹配效果。在两个公开数据集上的实验结果表明,相较于基线模型,本方法获得更高的准确率,且参数规模减少约40%。消融实验显示,三项组件均对性能提升有贡献;在低资源设置下,模型表现依然稳定。相关代码与超参数已公开,便于复现。
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改写结果 贵司当前的订单处理系统在高峰时段存在拥塞,对账环节亦出现延迟。为优化整体性能与效率,我们建议采用事件驱动架构,结合可扩展消息队列与分层缓存,将现有批处理流程升级为准实时处理。
实施路径分三阶段推进:
预期成效:
风险与应对:
改写说明
使用建议
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