实施自然语言处理 (NLP) 系统时，会出现一些常见的陷阱，主要与数据质量、预处理选择和模型评估有关。首先，数据质量问题是一个主要的挑战。真实世界的文本数据通常是混乱的，包含拼写错误、俚语、不一致的格式或特定领域的术语。例如，一个在正式产品评论上训练的情感分析模型，在应用于充满表情符号或缩写（如“LOL”或“BRB”）的社交媒体帖子时，可能会失败。此外，数据不平衡——例如，数据集中正面例子远多于负面例子——会导致模型学习到有偏差的模式。在这样的数据上训练的模型，可能会优先考虑准确性，总是预测“正面”，即使存在负面例子。
其次，预处理和分词的失误会破坏 NLP 系统。分词——将文本分割成单词或子词等单元的过程——在不同的语言和使用案例中差异很大。例如，像中文或日文这样的语言，单词之间没有空格，使得分词更容易出错。过度激进的预处理，例如删除标点符号或停用词，也会剥夺关键的上下文。在医疗聊天机器人中，从“2 型糖尿病”等术语中删除连字符可能会导致错误的解释。同样，词干提取（将单词还原为词根形式）可能会混淆不同的含义，例如将“university”和“universe”变成“univers”，从而损害模型性能。
第三，模型选择和评估错误很常见。开发人员通常默认使用像 BERT 或 GPT 这样的复杂模型，而不考虑更简单的方法（例如，基于规则的系统或逻辑回归）是否足够。例如，一个基本的关键字匹配系统，在检测结构化客户反馈中的特定短语时，可能优于神经网络。评估指标也存在风险：如果类别不平衡，仅仅依赖准确率可能会产生误导。一个准确率为 98% 的垃圾邮件检测模型，如果 95% 的电子邮件不是垃圾邮件，仍然可能会失败，因为它可以通过总是预测“不是垃圾邮件”来实现高准确率。相反，像精确率、召回率或 F1 分数这样的指标，可以更清晰地了解跨类别的性能。
为了避免这些陷阱，优先清理和验证训练数据，严格测试预处理步骤，并将模型复杂性和评估指标与特定问题对齐。例如，对于技术文本，使用特定领域的分词器，在不同的数据集上验证模型，并在扩大规模之前，对更简单的方法进行基准测试。