Ketersediaan Data Bersih dan Berlabel
NLP membutuhkan sejumlah besar data teks berlabel berkualitas tinggi untuk melatih model yang akurat. Namun, mengumpulkan dan memberi label data semacam itu bisa jadi mahal dan memakan waktu.
Kompleksitas Bahasa Alami
Bahasa alami sangat kompleks dan ambigu, sehingga sulit bagi model NLP untuk memahami dan memprosesnya secara akurat. Nuansa, sarkasme, dan makna ganda sering kali menjadi tantangan bagi sistem NLP.
Bias dan Ketidakadilan
Model NLP dapat mewarisi bias yang ada dalam data pelatihan, yang mengarah pada hasil yang tidak adil atau diskriminatif. Memitigasi bias dalam NLP sangat penting untuk memastikan sistem yang adil dan etis.
