Spiega perché l'apprendimento auto-supervisionato è vantaggioso nel Processing del Linguaggio Naturale (NLP).
L'apprendimento auto-supervisionato è un approccio vantaggioso per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) perché consente l'utilizzo di dati di testo non etichettati per creare modelli. Nell'NLP, è spesso difficile ottenere dati etichettati in una lingua di interesse, a causa di risorse limitate. Con l'apprendimento auto-supervisionato, le macchine possono imparare dalla struttura del testo senza bisogno di etichette. Questo è vantaggioso perché le macchine possono apprendere le caratteristiche e la struttura intrinseca del linguaggio che possono poi essere utilizzate per compiti come la classificazione del testo e l'analisi del sentiment.