文章概述：\n\n本文强调了在使用人工智能进行文本分类时，需要考虑模型的准确率、鲁棒性和可解释性的重要性。准确率衡量模型在分类任务上的正确性，鲁棒性衡量模型在面对噪声数据和干扰时的稳定性，可解释性衡量模型的输出能够被理解和验证。本文还提出了一个新的文本分类模型，该模型通过结合多个不同的分类器，提高了准确率和鲁棒性，同时通过提供解释来帮助用户理解模型的决策。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
标签： 人事考试信息
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