instruction: Nevezzen meg három technikát, amelyekkel egy természetes nyelvfeldolgozó modell pontosságát javíthatjuk.
output: A természetes nyelvfeldolgozó (NLP) modellek pontosságának javítására számos technika használható, többek között a következők:
  
  1. A képzési adatok gazdagítása: Az NLP-modell pontosságának javításának egyik legalapvetőbb módja a további képzési adatok hozzáadása.  Minél több adaton képzik a modellt, annál jobb lesz a jövőbeli bemenetek előrejelzésében és megértésében.  
  
  2. Transzfer tanulás használata: A transzfer tanulás egy olyan előre betanított neurális hálózati modell használata, amelyet korábban egy nagy adathalmazon betanítottak egy hasonló probléma megoldására. Az NLP-ben ez azt jelenti, hogy egy meglévő nyelvi modellt egy nagy adathalmazon adaptálunk a saját igényeinknek megfelelően.
  
  3. Feature engineering: A feature engineering az adathalmaz legfontosabb és leginformatívabb jellemzőinek kiválasztása, és ezek felhasználása a gépi tanulási modell bemeneteként. Ez különböző technikák segítségével történhet, például N-gram-elemzéssel, TF-IDF vektorizálással stb. A megfelelő jellemzők kiválasztása jelentősen javíthatja az NLP-modell teljesítményét és pontosságát.