 Quel est l'avantage d'utiliser l'apprentissage en profondeur dans le traitement automatique du langage naturel (TAL) ?
 L'un des principaux avantages de l'apprentissage profond en PNL est sa capacité à modéliser des structures linguistiques complexes et des relations sémantiques. Les architectures d'apprentissage en profondeur, telles que les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) peuvent capturer des caractéristiques temporelles, hiérarchiques et contextuelles du langage qui sont autrement difficiles à capturer avec les méthodes traditionnelles. Cela permet une prédiction plus précise des applications liées à la langue, telles que la traduction automatique, l'analyse des sentiments et la réponse aux questions.