Modell o'rganishda, moslashuvchan o'rganishda, modellari o'zaro farqlash uchun ham ijobiy, ham salbiy namunalarni oladi. Masalan, so'z o'xshashligini modellashtirishga harakat qiladigan algoritm uchun, model "shoh" ning ko'pincha "to'q" so'zi kontekst so'zi sifatida ( ijobiy namuna sifatida) bo'lishini oladi, "shoh" esa odatda "pivo", "laptop", "uy" yoki "bush" so'zlari (salbiy namunalar sifatida) bo'lmaydi. Ushbu misolda, ijobiy namunalar haqiqiy matndan olingan va salbiy namunalar shunchaki tasodifiy so'zlardir. "shoh" va "malika" ikkalasi ham "to'q" so'zi bilan birga bo'lishi mumkinligi sababli, word2vec modeli ularni ichki ifodalarida ham o
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence