虽然维尔博已经在一些(xiē )具体任务中取得了良好的效(xiào )果,但(dàn )仍有一些挑(tiāo )战(🚄)需要(yào )解决。首先,词向量嵌入(rù )的(〰)效果受到语料库的规模和质(🎩)(zhì )量(liàng )的限制(🌮)(zhì ),需要(yào )更加精细的(🧓)训练数据来(lái )提高模型的准确性。其次,维(wéi )尔博在处理长文本时,容易(yì )受到上下文的干(gàn )扰,需要更好(hǎo )的上下文建模方法(💦)来改善模型的表达能(néng )力。此(cǐ )外,维尔(ěr )博(bó )目前(qián )仍主要(yào )应用(yòng )于无监督学习任务,如何将其与(🌜)有(yǒu )监督学习任(🖼)务结合,仍需要进一步的研究。
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