Un ensemble de données contient des documents avec des mots manquants en raison d'une erreur de base de données. L'entreprise souhaite un modèle ML capable de proposer des mots probables pour combler ces lacunes. Quel type de modèle est approprié ?

Les modèles basés sur BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) sont excellents pour les tâches de compréhension du langage naturel, y compris la prédiction de mots manquants (masquage de mots). Ils analysent le contexte bidirectionnel d'un mot dans une phrase, ce qui leur permet de proposer des remplacements sémantiquement et syntaxiquement appropriés. La modélisation thématique (par exemple, LDA) identifie les sujets principaux dans un corpus de documents, mais ne prédit pas les mots manquants. Les modèles de clustering regroupent des documents ou des mots similaires, ce qui n'est pas l'objectif ici. Les modèles ML prescriptifs suggèrent des actions à prendre en fonction des prédictions, ce qui est différent de la complétion de texte.