วิเคราะห์ข้อดีและข้อเสียของการใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการสรุปข้อความ
ข้อดีของการใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการสรุปข้อความ ได้แก่ ความแม่นยำที่ดีขึ้น การสรุปที่เกี่ยวข้องมากขึ้น และความสามารถในการสรุปคุณภาพที่สูงขึ้นโดยใช้เวลาน้อยลง ในทางกลับกัน ข้อเสียของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ได้แก่ ค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้น ความต้องการชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่ และข้อผิดพลาดในการสร้างสรุป นอกจากนี้ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงยังตีความได้ยากเนื่องจากขาดข้อมูลเชิงลึกว่าโมเดลมาถึงการตัดสินใจสรุปได้อย่างไร