Повышение надежности систем НЛП
Несмотря на впечатляющий прогресс, достигнутый в области обработки естественного языка (NLP), неразумно ожидать, что модели будут идеальными в своих предсказаниях. Они часто делают неверные прогнозы, особенно когда входные данные имеют тенденцию расходиться с их распределением обучающих данных. Хотя это приемлемо для толерантных приложений, таких как рекомендации фильмов, высокий риск, связанный с неправильными прогнозами, препятствует внедрению этих систем в реальных областях, критически важных для безопасности, таких как биомедицинские и автономные роботы.
