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虽(suī )然维尔(ěr )博已经在一些具(jù )体任务中取得了良好的(de )效果(guǒ )，但(dàn )仍有(yǒu )一些(🌪)(xiē )挑(tiāo )战需要解决。首先，词(cí )向量(liàng )嵌入的效果受到语料库的规(🌐)模和质量的限制(zhì )，需要更加(🐄)(jiā )精(😛)细(🦆)的训练数据来提高模(mó )型的准确性。其(qí )次，维(wéi )尔博在处理长文本时，容易受到上下文(wén )的(de )干(gàn )扰，需要更(🍛)好(🎺)的上下文建(jiàn )模方法来(🐳)改善(shàn )模型的表达能力(lì )。此外，维尔博(🏬)目(mù )前(qián )仍主(zhǔ(🕔) )要(yào )应用于无监(🥐)(jiān )督学习任务，如何将其与有监(jiān )督学(☔)习任务结合(hé )，仍需(xū )要(yào )进一步的(de )研究(🈵)。