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BERT和LSTM是两种常用的深度学习模型，它们在多模态学习中表现出了卓越的性能。然而，由于应用场景的不同，这两种模型在处理不同类型的数据时可能会表现出不同的效能差异。本研究将通过实验比较这两种模型在处理不同类型数据时的效果，分析它们的优势和局限性，并探讨如何根据项目需求选择合适的模型。