在自然语言处理任务中，哪些技术适用于提升实体识别和文本理解的准确性和效率（）？

多项选择题在深度学习中，哪些技术可以用于加速模型训练并提高模型在图像分类和文本处理任务上的精确度（）？

A.批量归一化
B.使用卷积神经网络
C.数据增强
D.使用Dropout 技术

多项选择题在深度学习模型训练中，哪些技术可以用于加速模型收敛和提高稳定性（）？

A.批量归一化
B.数据增强
C.使用卷积神经网络
D.梯度裁剪

多项选择题进行模型训练之前，需要先把标注好的数据进行分类。训练有监督学习模型时会将数据集划分为（）。

A.训练集
B.验证集
C.测试集
D.备份集

多项选择题在自然语言处理任务中，哪些技术适用于改善实体识别和关系抽取的效果（）？

A.序列标注
B.序列到序列模型
C.实体关系抽取
D.引入预训练模型

多项选择题在自然语言处理中，哪些方法可以用于提升文本分类、情感分析和实体识别的准确性（）？

A.引入预训练模型
B.序列标注
C.注意力机制
D.使用卷积神经网络

多项选择题在自然语言处理中，哪些方法可以用于提升自动对话系统和文本摘要生成的自然性和流畅性（）？

A.序列到序列模型
B.注意力机制
C.引入预训练模型
D.数据增强

多项选择题属性值约束主要有（）。

A.非空值约束
B.基于元组的检查子句
C.域约束子句
D.默认

多项选择题在深度学习模型训练中，哪些技术有助于防止过拟合并提高模型在多任务学习上的表现（）？

A.使用Dropout 技术
B.数据增强
C.权重衰减
D.批量归一化

多项选择题在自然语言处理中，哪些技术适用于提升问答系统的性能（）？

A.序列到序列模型
B.注意力机制
C.实体关系抽取
D.词嵌入微调

多项选择题在自然语言处理中，哪些技术可以用于改善实体识别和文本生成任务的性能（）？

A.序列标注
B.引入预训练模型
C.序列到序列模型
D.注意力机制