重写下面这段文本：文章标题：探究句子深度学习模型的效果与优化

句子是自然语言处理领域的重要研究对象，深度学习模型在句子的表示学习方面也取得了很多成果。但是，不同的深度学习模型都对句子的表示有不同的效果，如何优化深度学习模型是一个重要的研究课题。

本文通过对比不同深度学习模型对句子表示的效果，分析了句子长度、层数、dropout概率等因素对深度学习模型的影响，并提出了一种基于注意力机制和Transformer的深度学习模型，用于提高句子表示的精度和效果。

实验结果表明，基于注意力机制和Transformer的深度学习模型在句子表示上具有较好的效果，同时增加层数和降低dropout概率也能够提高模型的性能。本文的研究可以为后续的自然语言处理研究提供参考和借鉴。
本文研究句子深度学习模型的效果和优化，探究不同模型对句子表示的影响。分析了句子长度、层数、dropout概率等因素，并提出了基于注意力机制和Transformer的新模型，结果表明该模型提高了句子表示的精度和效果，同时深度和dropout也对模型的性能有影响。这些研究结果可为自然语言处理进一步提供参考。