2025年智能文檔分析長文本處理試題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪項技術(shù)被廣泛應(yīng)用于長文本處理中，以實現(xiàn)文本的自動摘要？

A.詞嵌入技術(shù)

B.句子嵌入技術(shù)

C.BERT模型

D.RNN模型

答案：C

解析：BERT模型在長文本處理中被廣泛應(yīng)用，尤其是在文本摘要任務(wù)中，因為它能夠捕捉到長距離的上下文信息，提高了摘要的準(zhǔn)確性和連貫性。參考《自然語言處理技術(shù)指南》2025版第3.2節(jié)。

2.在智能文檔分析中，以下哪項技術(shù)用于減少模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的復(fù)雜性？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.數(shù)據(jù)降維

C.數(shù)據(jù)清洗

D.數(shù)據(jù)標(biāo)注

答案：B

解析：數(shù)據(jù)降維技術(shù)通過減少數(shù)據(jù)特征的數(shù)量來降低模型的復(fù)雜性，這在長文本處理中尤其有用，因為它可以幫助模型更快地學(xué)習(xí)，同時保持較高的準(zhǔn)確性。參考《機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化》2025版第4.5節(jié)。

3.在處理長文本時，以下哪種技術(shù)可以有效解決梯度消失問題？

A.使用LSTM網(wǎng)絡(luò)

B.使用ReLU激活函數(shù)

C.使用Dropout技術(shù)

D.使用BatchNormalization

答案：A

解析：LSTM（長短期記憶）網(wǎng)絡(luò)通過引入門控機(jī)制來控制信息的流動，從而有效解決梯度消失問題，適用于處理長序列數(shù)據(jù)，如長文本。參考《深度學(xué)習(xí)原理與應(yīng)用》2025版第5.3節(jié)。

4.在智能文檔分析中，以下哪項技術(shù)可以提高模型的泛化能力？

A.知識蒸餾

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.超參數(shù)調(diào)整

D.模型并行

答案：B

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上應(yīng)用各種變換來增加數(shù)據(jù)多樣性，從而提高模型的泛化能力。這對于長文本處理尤為重要，因為它可以幫助模型學(xué)習(xí)到更廣泛的文本特征。參考《數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)手冊》2025版第2.4節(jié)。

5.在智能文檔分析中，以下哪項技術(shù)可以用于識別文本中的偏見？

A.情感分析

B.偏見檢測

C.文本分類

D.文本摘要

答案：B

解析：偏見檢測技術(shù)專門用于識別文本中的偏見和歧視性內(nèi)容，這對于確保智能文檔分析系統(tǒng)的公正性和公平性至關(guān)重要。參考《人工智能倫理指南》2025版第7.2節(jié)。

6.在長文本處理中，以下哪種技術(shù)可以用于實現(xiàn)高效的文本檢索？

A.BERT模型

B.TF-IDF

C.RNN模型

D.LDA主題模型

答案：B

解析：TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）是一種常用的文本檢索技術(shù)，它能夠衡量一個詞對于一個文本集合中一個文本的重要程度，特別適用于長文本處理中的高效檢索。參考《信息檢索原理與實踐》2025版第4.3節(jié)。

7.在智能文檔分析中，以下哪項技術(shù)可以提高模型的推理速度？

A.模型量化

B.知識蒸餾

C.模型壓縮

D.模型并行

答案：A

解析：模型量化通過將模型參數(shù)從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)，可以顯著提高模型的推理速度，同時保持較高的精度。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版第2.1節(jié)。

8.在長文本處理中，以下哪種技術(shù)可以用于檢測文本中的異常？

A.聚類分析

B.邏輯回歸

C.決策樹

D.異常檢測算法

答案：D

解析：異常檢測算法專門用于識別數(shù)據(jù)中的異常值或異常模式，這在長文本處理中非常有用，可以幫助識別文本中的錯誤或不尋常的內(nèi)容。參考《異常檢測技術(shù)手冊》2025版第3.2節(jié)。

9.在智能文檔分析中，以下哪項技術(shù)可以用于評估模型的性能？

A.模型并行

B.模型量化

C.準(zhǔn)確率

D.梯度下降

答案：C

解析：準(zhǔn)確率是評估模型性能的一個關(guān)鍵指標(biāo)，特別是在文本分類等任務(wù)中，它表示模型正確分類的樣本比例。參考《機(jī)器學(xué)習(xí)評估方法》2025版第5.1節(jié)。

10.在長文本處理中，以下哪種技術(shù)可以用于提取文本中的關(guān)鍵信息？

A.詞嵌入

B.句子嵌入

C.文本摘要

D.主題模型

答案：C

解析：文本摘要技術(shù)可以提取文本中的關(guān)鍵信息，這對于長文本處理非常有用，因為它可以幫助用戶快速了解文本的主要內(nèi)容。參考《文本摘要技術(shù)手冊》2025版第2.3節(jié)。

11.在智能文檔分析中，以下哪項技術(shù)可以用于處理多模態(tài)數(shù)據(jù)？

A.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

B.模型量化

C.知識蒸餾

D.模型壓縮

答案：A

解析：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)技術(shù)允許模型在不同模態(tài)之間遷移知識，這對于處理包含文本和圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)的智能文檔分析非常有用。參考《跨模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)指南》2025版第4.2節(jié)。

12.在長文本處理中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的魯棒性？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型量化

C.模型壓縮

D.模型并行

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過增加數(shù)據(jù)的多樣性來提高模型的魯棒性，這對于長文本處理尤為重要，因為它可以幫助模型更好地適應(yīng)不同的文本風(fēng)格和內(nèi)容。參考《數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)手冊》2025版第2.1節(jié)。

13.在智能文檔分析中，以下哪項技術(shù)可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.模型量化

C.模型壓縮

D.模型并行

答案：A

解析：分布式訓(xùn)練框架允許模型在多個計算節(jié)點上并行訓(xùn)練，這對于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集非常有用，因為它可以顯著減少訓(xùn)練時間。參考《分布式計算技術(shù)指南》2025版第3.2節(jié)。

14.在長文本處理中，以下哪項技術(shù)可以用于提高模型的效率？

A.模型量化

B.模型壓縮

C.模型并行

D.知識蒸餾

答案：B

解析：模型壓縮技術(shù)通過減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算復(fù)雜度來提高模型的效率，這對于長文本處理中的實時分析非常有用。參考《模型壓縮技術(shù)白皮書》2025版第2.3節(jié)。

15.在智能文檔分析中，以下哪項技術(shù)可以用于實現(xiàn)文本的情感分析？

A.詞嵌入

B.句子嵌入

C.情感分析模型

D.文本摘要

答案：C

解析：情感分析模型專門用于分析文本的情感傾向，如正面、負(fù)面或中性，這對于智能文檔分析中的情感分析任務(wù)至關(guān)重要。參考《情感分析技術(shù)手冊》2025版第3.1節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在智能文檔分析長文本處理中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型處理長文本的能力？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對抗性攻擊防御

E.推理加速技術(shù)

答案：ABCE

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以加速長文本的處理；參數(shù)高效微調(diào)（B）和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（C）有助于模型更好地捕捉長文本的上下文信息；對抗性攻擊防御（E）可以增強(qiáng)模型的魯棒性，防止模型在長文本處理中受到攻擊。推理加速技術(shù)（D）雖然有助于提高處理速度，但不是直接提高處理長文本能力的核心技術(shù)。

2.在智能文檔分析中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型的推理性能？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

E.模型并行策略

答案：ABCDE

解析：模型量化（A）可以降低模型參數(shù)的精度，從而減少計算量；知識蒸餾（B）可以將大型模型的知識遷移到小型模型中；結(jié)構(gòu)剪枝（C）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計（D）可以減少模型復(fù)雜度；模型并行策略（E）可以在多核或多GPU上并行計算，提高推理速度。

3.在長文本處理中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的準(zhǔn)確率和效率？（多選）

A.評估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

C.注意力機(jī)制變體

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

E.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

答案：ABCE

解析：評估指標(biāo)體系（A）是衡量模型性能的重要標(biāo)準(zhǔn)；優(yōu)化器對比（B）可以幫助調(diào)整學(xué)習(xí)率，提高模型收斂速度；注意力機(jī)制變體（C）有助于模型關(guān)注文本中的重要部分；集成學(xué)習(xí)（E）可以結(jié)合多個模型的優(yōu)勢，提高準(zhǔn)確率。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（D）雖然可以提高性能，但不是專門針對長文本處理。

4.在智能文檔分析中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的安全性？（多選）

A.云邊端協(xié)同部署

B.倫理安全風(fēng)險

C.偏見檢測

D.內(nèi)容安全過濾

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：ACDE

解析：云邊端協(xié)同部署（A）可以提高系統(tǒng)的安全性；倫理安全風(fēng)險（B）是評估模型安全性的重要方面；偏見檢測（C）有助于減少模型中的偏見；內(nèi)容安全過濾（D）可以防止有害內(nèi)容的生成；模型魯棒性增強(qiáng)（E）可以提高模型對攻擊的抵抗力。

5.在長文本處理中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的泛化能力？（多選）

A.特征工程自動化

B.異常檢測

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.Transformer變體（BERT/GPT）

E.MoE模型

答案：ABCD

解析：特征工程自動化（A）可以幫助模型學(xué)習(xí)到更有用的特征；異常檢測（B）可以幫助模型識別和忽略異常數(shù)據(jù)；聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（C）可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時訓(xùn)練模型；Transformer變體（D）在處理長文本方面表現(xiàn)出色；MoE模型（E）可以提高模型的效率和準(zhǔn)確性。

6.在智能文檔分析中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的可解釋性？（多選）

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.技術(shù)面試真題

D.項目方案設(shè)計

E.性能瓶頸分析

答案：AB

解析：注意力可視化（A）可以幫助理解模型在處理文本時的關(guān)注點；可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用（B）提供了可解釋AI技術(shù)的實際應(yīng)用案例。技術(shù)面試真題（C）、項目方案設(shè)計（D）和性能瓶頸分析（E）雖然與AI技術(shù)相關(guān)，但不是直接用于提高模型可解釋性的技術(shù)。

7.在長文本處理中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程？（多選）

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.圖文檢索

D.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

E.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

答案：AB

解析：數(shù)據(jù)融合算法（A）可以幫助模型更好地整合不同來源的數(shù)據(jù)；跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（B）允許模型在不同模態(tài)之間遷移知識，從而優(yōu)化訓(xùn)練過程。圖文檢索（C）、多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析（D）和AIGC內(nèi)容生成（E）與長文本處理的相關(guān)性較低。

8.在智能文檔分析中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的效率？（多選）

A.GPU集群性能優(yōu)化

B.分布式存儲系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺應(yīng)用

E.CI/CD流程

答案：ABCDE

解析：GPU集群性能優(yōu)化（A）可以加速模型訓(xùn)練；分布式存儲系統(tǒng)（B）可以提高數(shù)據(jù)訪問速度；AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（C）可以優(yōu)化訓(xùn)練資源的利用；低代碼平臺應(yīng)用（D）可以簡化開發(fā)流程；CI/CD流程（E）可以提高開發(fā)效率。

9.在長文本處理中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的質(zhì)量？（多選）

A.自動化標(biāo)注工具

B.主動學(xué)習(xí)策略

C.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

D.3D點云數(shù)據(jù)標(biāo)注

E.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

答案：ABCE

解析：自動化標(biāo)注工具（A）可以提高標(biāo)注效率；主動學(xué)習(xí)策略（B）可以幫助模型專注于最有信息量的樣本；多標(biāo)簽標(biāo)注流程（C）可以處理文本中的多個標(biāo)簽；標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗（E）可以去除錯誤或無關(guān)的數(shù)據(jù)。3D點云數(shù)據(jù)標(biāo)注（D）與長文本處理的相關(guān)性較低。

10.在智能文檔分析中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的公平性和透明度？（多選）

A.算法透明度評估

B.模型公平性度量

C.生成內(nèi)容溯源

D.監(jiān)管合規(guī)實踐

E.注意力可視化

答案：ABD

解析：算法透明度評估（A）可以幫助用戶理解模型的決策過程；模型公平性度量（B）可以確保模型對不同群體公平；生成內(nèi)容溯源（C）有助于追蹤內(nèi)容的來源和生成過程；監(jiān)管合規(guī)實踐（D）確保模型符合相關(guān)法律法規(guī)。注意力可視化（E）雖然有助于理解模型，但不是直接用于提高公平性和透明度的技術(shù)。

三、填空題（共15題）

1.在智能文檔分析中，為了提高模型處理長文本的能力，通常會采用___________來加速模型訓(xùn)練。

答案：分布式訓(xùn)練框架

2.參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)中，LoRA和QLoRA都是基于___________的輕量級微調(diào)方法。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過在___________上繼續(xù)訓(xùn)練模型來提高其泛化能力。

答案：預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

4.對抗性攻擊防御技術(shù)可以通過___________來提高模型的魯棒性。

答案：對抗樣本訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________可以將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，減少計算量。

答案：模型量化

6.模型并行策略允許模型在多個設(shè)備上并行計算，其中___________是指模型在多個設(shè)備上共享相同的前向和反向傳播計算。

答案：數(shù)據(jù)并行

7.低精度推理技術(shù)通過將模型參數(shù)和中間激活從___________轉(zhuǎn)換為___________來提高推理速度。

答案：FP32,FP16

8.云邊端協(xié)同部署中，___________是指將計算任務(wù)分配到云端、邊緣設(shè)備和終端設(shè)備。

答案：任務(wù)分發(fā)

9.知識蒸餾技術(shù)通過___________將大型模型的知識遷移到小型模型中。

答案：教師-學(xué)生模型

10.模型量化技術(shù)中，___________量化通過減少模型參數(shù)的精度來降低模型大小和計算量。

答案：INT8

11.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，___________是指刪除整個通道中的權(quán)重，而不是單個權(quán)重。

答案：通道剪枝

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計通過引入___________來降低模型的計算復(fù)雜度。

答案：稀疏激活

13.評估指標(biāo)體系中，___________是衡量模型在文本分類任務(wù)中表現(xiàn)的一個常用指標(biāo)。

答案：準(zhǔn)確率

14.在智能文檔分析中，為了降低倫理安全風(fēng)險，需要考慮___________和___________。

答案：偏見檢測,內(nèi)容安全過濾

15.模型魯棒性增強(qiáng)技術(shù)中，可以通過___________來提高模型對對抗樣本的抵抗力。

答案：對抗訓(xùn)練

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)會導(dǎo)致模型性能顯著下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA和QLoRA通過在預(yù)訓(xùn)練模型上添加低秩矩陣來微調(diào)模型，這種技術(shù)能夠有效地保留預(yù)訓(xùn)練模型的知識，同時保持較高的性能。參考《輕量級模型微調(diào)技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略意味著模型在整個生命周期中都需要在原始數(shù)據(jù)集上重新訓(xùn)練。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略允許模型在新的數(shù)據(jù)集上繼續(xù)訓(xùn)練，而不必從頭開始，這樣可以有效地利用現(xiàn)有知識并適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布。參考《持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)手冊》2025版3.1節(jié)。

3.對抗性攻擊防御技術(shù)能夠完全消除模型在長文本處理中的所有安全風(fēng)險。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然對抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型的安全性，但它們不能完全消除所有安全風(fēng)險，因為新的攻擊策略可能不斷出現(xiàn)。參考《人工智能安全指南》2025版6.3節(jié)。

4.模型并行策略在多GPU系統(tǒng)中總是比單GPU系統(tǒng)有更好的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型并行策略的性能取決于多種因素，包括數(shù)據(jù)傳輸開銷、內(nèi)存帶寬和模型結(jié)構(gòu)。在某些情況下，不當(dāng)?shù)哪Ｐ筒⑿锌赡軐?dǎo)致性能下降。參考《模型并行技術(shù)白皮書》2025版4.2節(jié)。

5.低精度推理（INT8/FP16）總是比高精度推理（FP32）快，但精度損失可以忽略不計。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：低精度推理確實可以加速推理過程，但精度損失可能會影響模型的性能，特別是在對精度要求較高的任務(wù)中。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.4節(jié)。

6.云邊端協(xié)同部署可以確保數(shù)據(jù)在云端、邊緣和終端設(shè)備之間的安全傳輸。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：云邊端協(xié)同部署通過采用適當(dāng)?shù)陌踩珔f(xié)議和加密措施，可以確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全。參考《云計算安全最佳實踐》2025版7.2節(jié)。

7.知識蒸餾技術(shù)可以顯著減少小型模型的大小，而不會影響其性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：知識蒸餾技術(shù)通過將大型模型的知識遷移到小型模型中，可以在保持較高性能的同時顯著減少模型大小。參考《知識蒸餾技術(shù)手冊》2025版3.1節(jié)。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以通過移除模型中的冗余神經(jīng)元來提高模型的效率和準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝通過移除不重要的神經(jīng)元或連接，可以減少模型的大小和計算量，同時提高模型的準(zhǔn)確性。參考《模型壓縮技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié)。

9.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計可以提高模型的計算效率，但會降低模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計通過減少模型中的激活操作，可以提高計算效率，同時不會顯著降低模型的性能。參考《稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)手冊》2025版4.3節(jié)。

10.評估指標(biāo)體系中，困惑度總是比準(zhǔn)確率更適用于長文本處理。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然困惑度在某些長文本處理任務(wù)中很有用，但準(zhǔn)確率通常仍然是衡量模型性能的主要指標(biāo)。困惑度更多地用于評估模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。參考《自然語言處理評估方法》2025版5.1節(jié)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)計劃部署一款基于深度學(xué)習(xí)的金融風(fēng)控模型，該模型用于實時分析客戶交易數(shù)據(jù)，以識別潛在的欺詐行為。模型經(jīng)過訓(xùn)練后，在測試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到95%，但實際部署到生產(chǎn)環(huán)境后，模型的準(zhǔn)確率下降至80%，同時推理延遲也超過了系統(tǒng)要求的500ms。

問題：分析可能導(dǎo)致模型性能下降和推理延遲增加的原因，并提出相應(yīng)的優(yōu)化方案。

問題定位：

1.模型性能下降：可能由于數(shù)據(jù)分布變化、模型過擬合、特征工程不足或模型參數(shù)未正確調(diào)整。

2.推理延遲增加：可能由于模型復(fù)雜度過高、硬件資源不足、模型并行策略不當(dāng)或API調(diào)用優(yōu)化不足。

優(yōu)化方案：

1.數(shù)據(jù)同步與清洗：確保生產(chǎn)環(huán)境中的數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)保持一致，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗以去除噪聲和異常值。

2.模型簡化與剪枝：對模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化剪枝，移除不重要的連接和神經(jīng)元，以降低模型復(fù)雜度。

3.模型量化：使用INT8量化技術(shù)將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，減少模型大小和計算量。

4.模型并行：采用模型并行策略，將模型在多核或多GPU上并行計算，以減少推理延遲。

5.API優(yōu)化：優(yōu)化API調(diào)用，減少不必要的中間步驟，使用異步調(diào)用等技術(shù)提高效率。

實施步驟：

-對比生產(chǎn)環(huán)境和訓(xùn)練環(huán)境的數(shù)據(jù)分布，調(diào)整模型參數(shù)或數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。

-對模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化剪枝，評估剪枝后的模型性能。

-應(yīng)用I