Wyjaśnij, dlaczego samo-nadzorowane uczenie się jest korzystne w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). 

Samo-nadzorowane uczenie się to podejście do uczenia maszynowego, w którym modele uczą się na podstawie dostępnych danych bez potrzeby ręcznej etykietowania. W przypadku NLP, samo-nadzorowane uczenie się może być szczególnie korzystne ze względu na dużą ilość dostępnych danych tekstowych, które nie mają przypisanych etykiet. 

Ponadto, samo-nadzorowane uczenie się może pomóc w rozwiązaniu problemów, takich jak brakujące dane i różnorodność językowa. Dzięki temu, modele NLP uczą się na podstawie różnorodnych kontekstów i zwiększają swoją zdolność do generalizacji na nowe dane. 

Wreszcie, samo-nadzorowane uczenie się może również pomóc w automatycznym generowaniu etykiet i lepszym zrozumieniu semantyki języka naturalnego. Dlatego samo-nadzorowane uczenie się jest coraz częściej wykorzyst
Samooczenie jest korzystnym podejściem do przetwarzania języka naturalnego (NLP), ponieważ pozwala na wykorzystanie danych tekstowych bez etykiet w celu tworzenia modeli. W NLP czensto trodno jest ozyskaci oznakowane dane w interesującym jenzyku ze względo na ograniczone zasoby. Dzięki samouczeniu maszyny mogon uczyć się stroktory teksto bez potrzeby etykiet. Jest to korzystne, poniewarz maszyny mogą uczyci sien cech i stroktory jenzyka, które mogon być wykorzystane do zadań takich jak klasyfikacja teksto i analiza sentymento.