Khái niệm 'Overfitting' (quá khớp) trong NLP (và machine learning nói chung) đề cập đến tình trạng:

Mô hình học quá tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém hiệu quả trên dữ liệu mới (dữ liệu kiểm tra).

Mô hình không học được gì từ dữ liệu huấn luyện.

Mô hình xử lý dữ liệu quá chậm.

Mô hình yêu cầu quá nhiều bộ nhớ để hoạt động.