 Expliquez pourquoi l'apprentissage auto-supervisé est bénéfique dans le traitement du langage naturel (TAL).
L'apprentissage auto-supervisé est une approche bénéfique du traitement du langage naturel (TAL) car il permet l'utilisation de données textuelles non étiquetées afin de créer des modèles. En TAL, il est souvent difficile d'obtenir des données étiquetées dans une langue d'intérêt, en raison de ressources limitées. Avec l'apprentissage auto-supervisé, les machines peuvent apprendre à partir de la structure du texte sans avoir besoin d'étiquettes. Ceci est bénéfique car les machines peuvent apprendre les caractéristiques et la structure inhérentes du langage qui peuvent ensuite être utilisées pour des tâches telles que la classification de texte et l'analyse des sentiments.