在 NLP 任务中处理缺失数据涉及解决文本输入中的空白，同时保持模型性能的策略。该方法取决于缺失数据的类型 - 文本的整个部分是否缺失、特定标记是否缺失或元数据（如标签）是否不完整。常见的方法包括删除、插补和基于模型的技术，每种方法在简单性、数据保留和计算成本方面都有权衡。
一种直接的方法是删除不完整的数据点。例如，如果数据集包含客户评论，其中一些条目完全缺少文本，那么如果剩余数据足够，则删除这些行可能很实用。同样，在标记化文本中，如果缺失的标记（例如，由于编码错误）很少见，则可以删除它们。但是，这存在丢失有价值信息的风险，尤其是在小型数据集中。例如，在关系抽取任务中删除缺少命名实体的句子可能会因排除稀有实体对而使模型产生偏差。只有在缺失是随机且最小的情况下，并且当数据集大小允许它而不损害泛化时，开发人员才应使用删除。
插补用合理的替代值替换缺失值。在 NLP 中，这可能涉及用占位符（例如，<MASK>）、统计默认值（例如，平均词嵌入）或来自辅助模型的预测填充空白。例如，在具有部分缺失评论的情感分析任务中，像 BERT 这样的语言模型可以根据上下文预测缺失的词。对于缺失的标签 - 在弱监督学习中很常见 - 启发式规则或众包注释可能会填补空白。一个实际的例子是当一个单词缺失时，使用 Word2Vec 的平均向量来表示一个句子，尽管这会稀释语义细微差别。当缺失数据具有可预测的模式时，插补效果最佳，但它需要仔细验证以避免引入噪声。
基于模型的方法通过架构设计本身处理缺失数据。诸如注意力机制或 dropout 之类的技术可以使模型对缺失输入具有鲁棒性。例如，transformer 模型在自注意力计算期间动态忽略填充标记。在序列标记任务中，双向 LSTM 可以通过利用周围的单词来推断缺失的上下文。另一种方法是训练人为损坏的数据（例如，随机屏蔽标记）以教导模型处理空白 - 这是 BERT 预训练中使用的方法。对于缺失的标签，诸如半监督学习（例如，使用伪标签的自训练）或多任务学习（跨相关任务共享表示）之类的技术可以进行补偿。与删除或插补相比，这些方法通常需要更多的计算资源，但可以最大限度地减少信息丢失。