Zestaw danych zawiera dokumenty z brakującymi słowami z powodu błędu bazy danych. Firma chce stworzyć model ML, który będzie mógł proponować prawdopodobne słowa do uzupełnienia tych luk. Jaki typ modelu jest odpowiedni?

Modele oparte na BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) są idealne do uzupełniania brakujących słów, ponieważ zostały zaprojektowane do rozumienia kontekstu słów w obu kierunkach (przed i po luce). Dzięki temu mogą generować wysoce trafne propozycje na podstawie otaczającego tekstu. Modelowanie tematów (Topic modeling) służy do identyfikowania głównych tematów w zbiorze dokumentów, a nie do uzupełniania brakujących słów. Modele klastrowania (Clustering models) grupują podobne dane, co nie jest celem w tym scenariuszu. Preskryptywne modele ML (Prescriptive ML models) sugerują działania do podjęcia, a nie uzupełniają brakujące dane.