Uno dei principali vantaggi del deep learning in PNL è la sua capacità di modellare strutture linguistiche complesse e relazioni semantiche. Le architetture di deep learning, come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN), possono catturare caratteristiche temporali, gerarchiche e contestuali del linguaggio che sarebbero altrimenti difficili da catturare con i metodi tradizionali. Ciò consente una previsione più accurata delle applicazioni relative alla lingua, come la traduzione automatica, l'analisi del sentiment e la risposta alle domande.
Qual è il vantaggio dell'utilizzo del deep learning nell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL)?