介绍糖尿病作为一种常见慢性病对社会和个人健康的影响，以及医疗领域对自动化问题分类的需求，特别是在中文环境下。
明确本文的研究目的是通过使用Transformer模型提高中文糖尿病问题的分类准确性和效率。
分析研究该问题的理论价值和实际应用意义，如提升医疗服务质量和效率等。
概述本文将要研究的具体内容，包括数据集构建、模型设计与训练、性能评估等。
描述研究的整体思路，包括数据处理、模型选择、实验设计等步骤。
详细说明本文采用的研究方法，包括Transformer模型的原理及其在本研究中的应用。
介绍论文各章节的内容安排和结构框架。
强调本文研究的创新之处，如新的数据集、改进的模型或更高效的方法。
回顾国内外关于糖尿病问题分类的研究进展，重点介绍已有的方法和技术。
总结Transformer模型在自然语言处理领域的应用情况及其优势。
梳理针对中文问题分类的研究现状和发展趋势。
指出当前研究中存在的不足和改进空间。
详细描述Transformer模型的架构，包括编码器和解码器部分。
解释注意力机制的工作原理及其在Transformer模型中的作用。
说明位置编码的作用及其实现方式。
介绍Transformer模型的训练流程和优化策略。
描述数据集的选择标准和数据收集的过程。
介绍数据清洗的方法和步骤，确保数据质量。
讨论如何通过特征工程来提取有用的特征。
说明数据集的划分方法，包括训练集、验证集和测试集。
描述Transformer模型在本研究中的具体设计和调整。
详细列出模型的超参数及其设置依据。
介绍模型训练的具体步骤和训练过程中遇到的问题及解决方案。
讨论如何通过优化策略提升模型性能。
描述实验的设计思路和实验环境配置。
展示模型训练和测试的结果，包括准确率、召回率等指标。
分析实验结果，探讨模型性能的优劣及其原因。
将本文提出的模型与其他模型进行对比，评估其优越性。
总结本文的主要研究结论和发现。
提出未来进一步研究的方向和建议。
探讨研究成果的实际应用前景及其对医疗行业的潜在贡献。