Um conjunto de dados possui documentos com palavras ausentes devido a um erro no banco de dados. A empresa deseja um modelo de ML que possa propor palavras prováveis para preencher essas lacunas. Que tipo de modelo é apropriado?

Modelos baseados em BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) são excelentes para tarefas de preenchimento de lacunas (masking) porque são treinados para entender o contexto bidirecional de uma palavra em uma frase. Eles podem prever palavras ausentes considerando as palavras que as precedem e as que as sucedem, o que é crucial para propor palavras prováveis em documentos com lacunas. Modelagem de tópicos (Topic Modeling) identifica temas em um conjunto de documentos, mas não preenche lacunas. Modelos de clustering agrupam documentos semelhantes, o que não resolve o problema de palavras ausentes. Modelos de ML prescritivos sugerem ações a serem tomadas com base em previsões, mas não são projetados para preencher texto.