L'apprendimento auto-supervisionato è un approccio vantaggioso all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) perché consente l'uso di dati di testo non etichettati per creare modelli. Nella PNL, è spesso difficile ottenere dati etichettati in una lingua di interesse, a causa delle risorse limitate. Con l'apprendimento auto-supervisionato, le macchine possono apprendere dalla struttura del testo senza bisogno di etichette. Ciò è vantaggioso perché le macchine possono apprendere le caratteristiche intrinseche e la struttura del linguaggio che possono quindi essere utilizzate per attività come la classificazione del testo e l'analisi del sentimento.
Spiega perché l'apprendimento auto-supervisionato è vantaggioso nell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL).