深度学习模型通常需要大量数据。 但是,这些大型数据集并非总是可以实现的。这在许多具有挑战性的NLP任务中很常见。例如,考虑使用神经机器翻译,在这种情况下,特别对于低资源语言而言,可能无法整理如此大的数据集。