为搭建学术交流桥梁，助力师生如何有效管理和快速检索文本信息，12月8日，beat365英国官方网站商学院特邀福州大学陈可嘉教授，于中3-521开展了主题为“基于BERT-SPTT的文本分类模型”的学术讲座。商院师生代表参与了这场兼具理论深度与实践价值的学术盛宴。

讲座伊始，他指出：传统文本分类模型存在分类精度有限，文本信息损失值高的不足。基于此，借鉴PVT模型的设计理念，通过缩发因子对查询向量实施同步缩放，实现对其核心注意力模块的改进，并结合BERT模型，提出BERT-SPTT文本分类模型。

随后，主讲人聚焦BERT-SPTT模型的核心创新展开深度解析。他介绍，该模型创新性融合BERT的深层语义捕捉能力与SPT（选择性提示调优）的智能适配机制，通过提示超网络与概率门设计，实现了提示插入层的自动化、实例感知选择，彻底解决了传统方法的次优性局限。

    最后，主讲人指出该模型主要优势在于结合BERT捕捉文本深层语义信息方面的能力和PVT金字塔结构在特征提取和下采样方面的高效性。

此次讲座兼具理论深度与实践指导意义，不仅帮助师生系统掌握了BERT-SPTT模型的核心原理与技术优势，更激发了大家对NLP领域参数高效微调技术的探索热情。与会者纷纷表示，讲座为学术研究与产业应用搭建了有效桥梁，将为后续相关课题研究与技术落地提供重要参考。