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如果您有大量的训练数据，我建议将元数据添加到输入字符串中（可能用
[SEP]作为另一个句子分隔），然后只训练分类。如果您有足够多的培训示例（我猜数万个就足够了），那么该模型肯定足够强大，可以了解元数据如何与输入语句相互作用如果您没有足够的数据，我建议只运行XLM RoBERTa来获取特征，独立嵌入元数据，连接特征，并使用多层感知器进行分类。这当然不是简单易懂的转换程序，但是如果您直接在PyTorch中编写分类代码，使用Huggingface的转换器应该很容易
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