在进行词性标注任务时，你发现模型在标注一些罕见词汇时表现不佳

1. 为何 C（使用词嵌入）有效？

• 对于罕见词（如 “钌”），即使训练集中其标注样本极少，模型也能通过它的词向量，关联到语义相近的常见词（如 “铁”“铜”）。
• 由于 “铁”“铜” 等常见词的名词属性已被模型充分学习，这种语义关联能帮助模型推断出罕见词 “钌” 同样属于名词，从而间接提升标注准确性。
• 例如在 BERT 等预训练模型中，罕见词的词向量会结合上下文动态生成，进一步强化了对其词性的判断能力。

2. 为何 A（增加训练数据）并非最优解？

• 理论上，增加包含罕见词标注的训练数据能直接解决问题，但实际操作中存在强约束：罕见词本身出现频率极低，收集大量包含其正确标注的样本成本极高，甚至难以实现（如某些专业领域的生僻术语）。
• 相比之下，词嵌入无需额外收集数据，可直接利用现有语料的语义信息，更具落地可行性。

3. 为何 B（更大的 N-gram）和 D（增加模型深度）无效？

• B 更大的 N-gram：N-gram 依赖相邻词汇的组合频率，罕见词本身出现少，“罕见词 + 相邻词” 的组合会更罕见，导致数据稀疏性加剧，模型反而更难学到有效规律。
• D 增加模型深度：模型深度提升的是复杂特征的拟合能力，但无法解决 “数据缺失” 的根本问题。若训练数据中没有罕见词的有效信息，再深的模型也只能 “无中生有”，甚至可能因过拟合降低性能。