自然语言处理技术有哪些局限性和挑战？
2023-12-07 阅读 110
自然语言处理目前有不少局限和挑战：一是对语义深层理解和常识推理能力不足，难以把握隐含意图和复杂推理；二是高度依赖大量标注数据，对低资源语言或专业领域适配困难；三是模型易带入训练数据中的偏见，输出可能有偏差或不当内容；四是生成模型会出现“幻觉”或不可控输出，鲁棒性和抗对抗性差；五是可解释性不足，难以定位错误来源；六是评估指标和真实场景的一致性有限；七是训练与推理的算力与能耗成本高，同时涉及数据隐私与合规问题。这些问题相互交织，是当前研究与工程的重点。
更新于 2026年01月01日
