<prompt> Eleza kwa nini kujifunza kwa kujisimamia kuna manufaa katika Usindikaji wa Lugha Asilia NLP.  <response>: Kujifunza kwa kujisimamia ni aina ya mafunzo ambapo mifumo hutumia muundo asilia wa data ya ingizo ili kujizoeza, bila kuhitaji data yoyote ya ziada yenye lebo au usimamizi wa binadamu. Imekuwa sehemu muhimu ya Usindikaji wa Lugha Asilia NLP kwa sababu ya manufaa kadhaa inayotoa, zikiwemo: 1. Gharama nafuu: Kwa kuwa ujifunzaji wa kujisimamia hautegemei data iliyo na lebo, huondoa hitaji la kuwekeza kiasi kikubwa. ya pesa, wakati, na juhudi za kuunda hifadhidata zilizofafanuliwa, ambayo mara nyingi ni mchakato unaohitaji nguvu kazi na unaotumia wakati. 2. Kujifunza kutoka kwa data kubwa: Kujifunza kwa kujisimamia kunaweza kujifunza kutoka kwa idadi kubwa ya data inayopatikana kwa urahisi kwenye wavuti. Mbinu hiyo huruhusu miundo ya NLP kujifunza kutoka kwa kundi kubwa la maandishi, ikinasa kwa usahihi mifumo tata na maelezo ya lugha asilia. 3. Usomaji bora wa uwakilishi: Kujisimamia huwezesha miundo kujifunza uwakilishi bora wa data ya msingi ya lugha kwa kutumia uhusiano wa asili wa kimuundo uliopo ndani ya data. Uwasilishaji huu uliofunzwa hutumika kama msingi dhabiti wa kazi mbalimbali za NLP kama vile uainishaji wa maandishi, tafsiri ya lugha, uchanganuzi wa hisia, n.k. 4. Uimara ulioboreshwa: Mbinu za kujisimamia huruhusu wanamitindo kujifunza kutoka kwa anuwai ya data, ambayo husababisha kuwa thabiti zaidi na zaidi. mifano ya kuaminika. Miundo kama hii inaweza kushughulikia vyema tofauti na nuances katika lugha asilia na sio nyeti sana kwa mashambulizi ya wapinzani. 5. Kuhamisha mafunzo: Mojawapo ya faida muhimu zaidi za miundo ya kujifunza inayojisimamia ni kwamba inaweza kurekebishwa ili kutatua kazi mahususi za NLP kwa kiasi kidogo tu cha data iliyo na lebo. Uwezo huu wa kujifunza uhamishaji unaruhusu kujenga miundo maalum haraka na kwa gharama nafuu. Kwa ujumla, kujifunza kwa kujisimamia kumekuwa chombo muhimu katika NLP, kuwezesha kuundwa kwa miundo yenye nguvu na ya jumla ambayo inaweza kujifunza kutoka kwa kiasi kikubwa cha data na kurekebishwa vizuri ili kutatua matatizo maalum. 