基于Transformer的自然语言处理系统

本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了基于Transformer的自然语言处理系统，包括：神经架构搜索组件，用于自动搜索和优化用于自然语言处理的Transformer模型架构；多任务学习组件，用于在共享的模型层基础上同时训练多个自然语言处理任务；元学习组件，用于优化模型的参数初始化，使其能够通过少量数据和训练步骤快速适应新的任务；动态数据增强组件，用于生成多样化的训练数据，增强模型的泛化能力和鲁棒性。本发明通过多任务学习和元学习组件增强了知识共享和资源效率，减少了对大量数据的依赖，提升了模型的泛化能力和快速适应性，动态数据增强组件强化了对新场景的适应性，提高了模型的鲁棒性。