Es besteht ein Mangel an einheitlichen Definitionen und standardisierten Messmethoden für "Halluzinationen" in der Verarbeitung natürlicher Sprache, was zu unterschiedlichen Interpretationen und Herausforderungen in der Forschung und Anwendung führt.
Es gibt viele Forschungsrichtungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache, die nicht durch große Sprachmodelle gelöst werden können. Diese Richtungen bieten reichhaltige Möglichkeiten für Forschung und Doktorarbeiten.
Diese Arbeit untersucht verschiedene Methoden zur Verbesserung der Interpretierbarkeit tiefer neuronaler Netzwerke für Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache, einschließlich Maschinelle Übersetzung und Sentimentanalyse.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) kann in vielfältiger Weise im Bildungsbereich eingesetzt werden, um das Lehren und Lernen zu unterstützen, z.B. durch automatische Schlüsselinformationsextraktion, intelligentes Tutoring, automatische Problemlösung, automatische Erstellung von Lehrmaterialien und personalisierte Instruktion.