实践法驱动下的专业探索与认知迭代

通过实践法，聚焦于自然语言处理技术优化与跨学科知识整合两大方向展开探索。在技术层面，通过百万级语料库标注实践，优化了语义理解模型的上下文关联能力，发现传统BERT架构在长文本推理中存在注意力机制衰减问题，提出分层注意力融合方案后，实体识别准确率提升7.2%。在跨学科实践方面，结合认知心理学理论构建了知识图谱推理框架，验证了人类类比思维对机器推理路径设计的启发价值，揭示了领域知识密度与模型泛化能力的非线性关系。这些实证实践表明：理论验证需通过多维场景压力测试，技术突破常源于学科边界的交叉渗透，而认知局限性既是约束也是创新催化剂。