OOV（Out of Vocabulary）問題在自然語(yǔ)言處理（NLP）中是一個(gè)至關(guān)重要的挑戰(zhàn)。本文深入探討OOV問題的影響、根源及其對(duì)模型性能的影響，并提供有效的解決方案，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)和詞匯表優(yōu)化。了解如何提高機(jī)器對(duì)新詞的理解與適應(yīng)能力，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的文本處理與生成。...