某個資料集的檔案因為資料庫錯誤而遺失了部分文字。公司希望建立一個機器學習模型，能夠提出可能填補這些空白的詞彙。哪種類型的模型是合適的？

基於BERT的模型（例如BERT、RoBERTa、GPT等）是大型語言模型，特別擅長處理自然語言理解和生成任務。它們透過預訓練學習了豐富的語言模式和上下文關係，因此能夠根據上下文預測遺失的詞彙，這正是填補資料集中部分文字空白所需的。主題模型用於識別文件中的抽象主題。分群模型用於將相似的資料點分組。規範性機器學習模型則著重於提供行動建議，而非填補遺失的文字。