语言多样性
当谈到多语言 NLP 时，挑战在于驾驭各种语言，每种语言都有自己的句法、语法规则和文化细节。
一个特别困难的领域就是惯用语或方言表达的准确翻译。这项任务变得更具挑战性，因为其他语言中可能没有与这些独特的语言特征直接对应的词。
数据可用性
为了构建能够取得丰硕成果的 NLP 模型，至关重要。不幸的是，许多语言，特别是小众语言，都面临着缺乏可访问的数字内容的问题。
问题在于资源贫乏的语言难以以数字格式提供必要数 伯利兹电话号码表 量的文本数据。这一挫折阻碍了开发准确有效的 NLP 模型的进展。
数据偏差
训练数据中人为创建的内容的偏见会对 NLP 模型产生直接影响，从而导致出现偏差的结果。
自然，当某种语言的在线内容主要代表特定的人口统计或观点时，基于该数据训练的 NLP 模型更有可能无意中强化相同的偏见。
歧义和多义性
NLP 模型面临的挑战是解读具有多重含义的大量单词和短语的正确上下文。
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