NLP模型通过训练各种具有代表性的数据集来处理俚语和非正式语言,包括来自社交媒体、聊天平台和论坛的文本。这些数据集将模型暴露于非标准语言模式、缩写和惯用表达式。例如,在Twitter数据上训练的模型学会解释俚语,如 “lit” (令人兴奋) 或缩写,如 “LOL” (大声笑)。
像GPT和BERT这样的预训练transformer模型擅长理解非正式语言,因为它们的训练数据包括广泛的文本来源。对特定领域的非正式数据微调这些模型进一步提高了它们的性能。子词标记化技术,如字节对编码 (BPE),也有助于模型处理俚语通过将未知的单词分解成更小的、可识别的单元。
随着俚语的迅速发展,挑战仍然存在,含义可能因地区或社区而异。为了解决这个问题,模型需要不断更新新数据。为非正式语言量身定制的词典和嵌入,例如在Twitter上训练的手套嵌入,也可以提高性能。尽管取得了进步,但准确处理语和非正式文本仍然是NLP研究的活跃领域。