本作品采用基于Transformer模型的文本分类方法，旨在解决中文文本分类的问题。Transformer模型是一种基于注意力机制的深度神经网络，通过学习上下文中词语之间的关系，可以捕捉到更加复杂的语义信息。

在本作品中，我们使用了大规模的中文语料库进行训练，并将预处理技术应用于文本数据，以提高模型的性能。通过将文本数据输入到Transformer模型中，我们可以快速准确地对文本进行分类，包括但不限于新闻、评论、情感等。

本作品的优点在于，通过使用Transformer模型，我们可以有效地解决文本分类领域中的诸多问题，如语义理解、文本预测等，从而提高文本分类的准确性和效率。同时，该模型的自适应能力和可扩展性也能够满足各种文本分类任务的需求。

总之，本作品基于Transformer模型的文本分类方法为中文文本分类提供了一种高效、准确的解决方案，具有广泛的应用前景。