虽(🥟)然(rán )维尔(ěr )博已经在(zài )一些具(jù )体(🐧)任(rèn )务(wù )中取得了良好的效果,但仍有一些挑(🌇)战(zhàn )需要(💋)解(👒)决。首先,词向量嵌入的效果受(shòu )到语料库的规模(mó )和质量的限(xiàn )制,需要更加精(jīng )细的训练数(shù )据来提高模型的(🕶)准(zhǔn )确(💤)性。其次(⏸),维尔博在处(chù )理长文本时,容易受到上(shàng )下文(🐄)的干扰,需要更(gèng )好的上下文建模(mó )方法(🏻)来改善(shàn )模型的表达(dá )能力(lì )。此外,维(wéi )尔博目前仍(réng )主要应用(🦖)于无监(jiān )督学习任务,如何将其(qí )与有监督学习任务结合,仍需要进一(yī )步的研究。
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