47. 某金融科技公司導入多任務學習架構，讓單一 Transformer 模型同時執行 OCR(Optical Character Recognition)後的文檔分類以及命名實體辨識(Named Entity Recognition, NER)任務，以協助自動歸檔與抽取關鍵金融資訊。在部署初期，團隊發現當模型的 NER 準確率(Accuracy)提升時，文檔分類準確率反而下降。若模型架構正確且資料品質良好，下列哪一項最可能是造成此現象的原因？ (A)模型架構無法同時支援文字分類與序列標註任務(Sequence Labeling)； (B)文檔分類任務不需要語意化表徵(Contextualized Representation)； (C)損失函數(Loss Function)未進行權重平衡，導致任務間競爭； (D)所使用的 BERT 模型無法支援多任務輸出頭(Multi-Head Outputs)