 ระบุรายการคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีปรับปรุงความแม่นยำในขณะที่ใช้โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ต่อไปนี้เป็นเคล็ดลับในการปรับปรุงความแม่นยำของโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ: 1. ทำความสะอาด ประมวลผลล่วงหน้า และทำให้ข้อมูลทั้งหมดเป็นมาตรฐานเพื่อปรับปรุงความสามารถในการตีความของโมเดล 2. ระบุและลบข้อมูลที่ส่งเสียงดัง หรือข้อมูลที่ซ้ำซ้อนซึ่งอาจทำให้การเรียนรู้สับสน 3. ใช้คุณสมบัติที่เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรม ระบุคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับงานที่ต้องแก้ไขอย่างมาก 4. ใช้วิธีการที่เหมาะสมในการเลือกคุณลักษณะ เช่น เลือกเฉพาะคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุดหรือใช้เทคนิคการกำจัดคุณลักษณะ 5. ใช้เทคนิคการสร้างภาพข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การระบุความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะต่างๆ กับผลลัพธ์เป้าหมาย 6. ทดลองกับอัลกอริทึมต่างๆ เพื่อพิจารณาว่าอัลกอริทึมใดทำงานได้ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ 7. ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อผิดพลาดเพื่อระบุข้อผิดพลาดในผลลัพธ์และปรับปรุงแบบจำลอง 8. ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลและปรับหรือปรับแต่งพารามิเตอร์หรือคุณสมบัติเมื่อจำเป็น 9. พิจารณากลุ่มของโมเดลและรวมเอาต์พุตเพื่อความแม่นยำที่ดีขึ้น 10. ใช้ข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อปรับปรุงความเข้าใจของแบบจำลอง ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลเฉพาะโดเมน ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และแม้แต่ข้อความจากแหล่งที่คล้ายกัน