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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在特定语境中解读其原本的含义并非易事。例如，“银行”一词可以指金融机构或河岸。
多语言理解
多语言 NLP 的复杂性在于在翻译或生成文本时 德国号码数据 保持原始含义、语气和文化细微差别的挑战。
当将内容翻译成不同语言时，仅靠语言的精确度是不够的。为了有效地传达所需的信息，具有文化敏感性也同样重要。
代码转换和多语言文本
当谈到多语言自然语言处理（NLP）时，挑战在于准确理解包含多种语言混合的文本或它们之间的平滑过渡。
代码转换在社交媒体消息和对话中很常见，这需要 NLP 模型能够正确地用多种语言解释这些文本。
翻译质量