La sfida principale con l'utilizzo del deep learning per l'elaborazione del linguaggio naturale è che richiede una grande quantità di dati etichettati per addestrare i modelli, che possono essere costosi e richiedere molto tempo per l'acquisizione. Inoltre, i modelli di deep learning possono essere soggetti a overfitting, il che significa che possono essere in grado di ottenere un'elevata precisione sul set di addestramento, ma poi funzionare male su dati invisibili.
Qual è la sfida principale nell'utilizzo del deep learning per l'elaborazione del linguaggio naturale?