大数据通过提供训练和完善理解及生成人类语言模型所需的海量多样化数据集来赋能自然语言处理（NLP）。现代 NLP 系统，例如 BERT 或 GPT 等基于 Transformer 的模型，依赖于庞大的文本数据来学习模式、语法、语义和上下文关系。如果没有大规模数据集（例如网页、书籍、社交媒体帖子或转录的语音），这些模型将缺乏在不同语言、方言和交流风格之间进行泛化所需的经验。例如，训练一个用于语言翻译的模型需要平行语料库（两种语言的对齐文本），这些语料库通常来自多语言网站或国际组织。海量数据使模型能够捕捉到较小数据集可能遗漏的罕见语言结构和细微差别。
大数据多样性也提高了 NLP 处理真实世界语言变异的能力。语言本身具有歧义性且依赖于上下文，大数据提供了词语和短语在不同场景中如何使用的例子。例如，社交媒体数据包含俚语、表情符号和非正式语法，而学术论文则包含技术术语。通过在这些多样化数据上进行训练，NLP 模型学会根据周围文本来消除歧义——例如区分“bank”作为金融机构和“bank”作为河岸。预训练语言模型利用这种多样性构建捕获微妙关系的嵌入（词语的数字表示）。例如，词语“king”可能嵌入得更接近“queen”（性别维度）和“royalty”（概念维度），因为训练数据在相似上下文中反复关联这些词语。没有大数据，这些嵌入的准确性会降低，导致在情感分析或问答等任务中的表现变差。
最后，大数据支持 NLP 系统的持续改进和专业化。随着模型处理更多数据，可以使用特定数据集对其进行微调，以适应特定领域，例如医疗保健或法律文档。例如，一个为电子商务客户支持设计的聊天机器人可能通过历史聊天记录和产品描述进行训练，以更好地理解用户查询。此外，实时数据流（例如新闻文章或社交媒体）使模型能够及时更新不断演变的语言趋势，例如新的俚语或新兴术语。然而，这种对大数据的依赖也带来了挑战，例如需要高效的存储、预处理流水线和计算资源来处理数 TB 的文本。开发者通常使用 Apache Spark 等分布式框架或基于云的工具来管理这些工作负载，确保 NLP 模型能够有效扩展，同时保持准确性和响应性。