سه روش را برای بهبود دقت یک مدل پردازش زبان طبیعی نام ببرید.
روش های مختلفی برای بهبود دقت یک مدل پردازش زبان طبیعی (NLP) وجود دارد که می توان از آنها استفاده کرد، که شامل موارد زیر است: 1. غنی سازی داده های آموزشی: یکی از اساسی ترین روش ها برای بهبود دقت یک مدل NLP اضافه کردن داده های آموزشی است. هرچه داده های بیشتری به مدل آموزش داده شود، در پیش بینی و درک ورودی های آینده بهتر خواهد شد. 2. استفاده از یادگیری انتقال: یادگیری انتقال استفاده از یک مدل شبکه عصبی از پیش آموزش دیده است که قبلاً بر روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش دیده است تا یک مشکل مشابه را حل کند. در NLP، این شامل سازگاری یک مدل زبان موجود بر روی یک مجموعه داده بزرگ است تا نیازهای خاص شما را برآورده کند. 3. مهندسی ویژگی: مهندسی ویژگی فرآیند انتخاب مهمترین و اطلاعاتی ترین ویژگی های مجموعه داده ها و استفاده از آنها به عنوان ورودی برای یادگیری ماشین است. این کار می تواند از طریق تکنیک های مختلف مانند تجزیه و تحلیل NLP، TFFID،