虽然(rá(😇)n )维尔博已经在一些具体任(rèn )务中取(qǔ )得了良好的效果,但仍有一些(xiē )挑战(👬)需要解决。首先,词向量嵌入的(🍞)效果受到语料库的规模和质量(liàng )的限(🥄)制,需要更加精细的训练数据来提高模(mó )型的(de )准确性。其次,维尔(ěr )博在处理长文本时,容易受(shòu )到上下文的干扰,需要(yào )更好的上下文建模方(fāng )法(fǎ )来改善模型的表达能力。此外(wài ),维尔博目前(qián )仍(réng )主要应(🔹)用(yòng )于无监督学习任务,如(❤)(rú )何(🕑)将其(qí )与(yǔ )有监督学习任务结合(hé ),仍(réng )需要(yào )进一步的研(yán )究(jiū )。
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