為了設計更加有效的識別器以提高對惡意編輯的識別能力，可以考慮以下幾個方向：
多模態特徵融合：除了使用隱藏狀態和輸出文本，還可以引入其他特徵，如上下文信息、用戶交互歷史和外部知識庫的數據。這樣可以幫助識別器更全面地理解編輯的背景和意圖。
深度學習模型的改進：可以考慮使用更先進的深度學習架構，如圖神經網絡（GNN）或自注意力機制，來捕捉編輯信息之間的複雜關係。這些模型能夠更好地處理結構化數據，從而提高識別準確性。
增強學習：通過增強學習的方法，識別器可以在實際應用中不斷學習和適應新的編輯模式。這種方法可以幫助識別器在面對未知的惡意編輯時，仍然能夠保持較高的識別能力。
跨域學習：利用跨域學習技術，識別器可以從不同的編輯方法中學習，進而提高對未知編輯類型的識別能力。這樣的策略可以增強模型的泛化能力，使其在多樣化的編輯場景中表現更佳。
持續監控與更新：建立一個持續監控系統，定期更新識別器的模型參數和特徵集，以適應不斷變化的惡意編輯策略。這樣可以確保識別器始終保持最新的識別能力。