Quel est le principal défi lié à l'utilisation de l'apprentissage en profondeur pour le traitement du langage naturel ?
 Le principal défi lié à l'utilisation de l'apprentissage en profondeur pour le traitement du langage naturel est qu'il nécessite une grande quantité de données étiquetées afin de former les modèles, ce qui peut être coûteux et long à acquérir. De plus, les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent être sujets au surajustement, ce qui signifie qu'ils peuvent être en mesure d'atteindre une grande précision sur l'ensemble d'apprentissage, mais qu'ils fonctionnent ensuite mal sur des données invisibles.