モデルが、分散なしでトレーニングデータセットから正確に同じ単語を繰り返すなどの古典的なオーバーフィット傾向を表示している場合、モデルが複雑すぎる、パラメーターが多すぎる、または長すぎるトレーニングがあるためです。これにより、モデルは、基礎となるパターンを学習する代わりにトレーニングデータを記憶する可能性があります。これにより、一般化や過剰フィットが不十分になる可能性があります。

この問題に対処するために、次のことを試すことができます。

 - 不要な機能を削除するか、よりシンプルなアーキテクチャを使用して、モデルの複雑さを緩和します。

 - モデルが過剰に適合しないように、検証エラーが改善されたときにトレーニングを停止するために早期に停止します。

 -  L1やL2の正規化などのトレーニング中に使用される正規化の量を増やして、モデルがデータのノイズをフィッティングするのを防ぎます。

 - より多くのデータを使用してモデルをトレーニングします。これにより、より良い一般化に役立ちます。

 - ハイパーパラメーターのチューニングをパフォーマンスして、モデルの最適な設定を見つけます。これは、過剰適合を防ぐのに役立ちます。

 - トレーニングおよび検証データは全母集団を代表しており、特定のサブセットに偏っていないことを免除します。
If the model is displaying classic overfitting tendencies such as repeating the same words exactly from the training data set without variance, it may be because the model is too complex, has too many parameters, or is being trained for too long. This can cause the model to memorize the training data instead of learning the underlying patterns, which can result in poor generalization and overfitting.

To address this issue, you could try the following:

-Reduce the complexity of the model by removing unnecessary features or using a simpler architecture.

-Use early stopping to halt training when the validation error stops improving, to prevent the model from overfitting.

-Increase the amount of regularization used during training, such as L1 or L2 regularization, to prevent the model from fitting noise in the data.

-Use more data to train the model, which can help it generalize better.

-Perform hyperparameter tuning to find the optimal settings for the model, which can help prevent overfitting.

-Ensure that the training and validation data are representative of the entire population and are not biased towards any particular subset.