 נאָמען דריי טעקניקס געניצט צו פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון אַ נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג מאָדעל.
עס זענען עטלעכע טעקניקס וואָס קען זיין גענוצט צו פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון אַ נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) מאָדעל, וואָס אַרייַננעמען די פאלגענדע: 1. באַרייַכערן די טריינינג דאַטן: איינער פון די מערסט יקערדיק וועגן צו פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון אַ NLP מאָדעל איז צו לייגן מער טריינינג דאַטן. די מער דאַטן די מאָדעל איז טריינד אויף, די בעסער עס וועט ווערן אין פּרידיקטינג און פארשטאנד צוקונפֿט ינפּוץ. 2. ניצן אַריבערפירן לערנען: אַריבערפירן לערנען איז ניצן אַ פאַר-טריינד נעוראַל נעץ מאָדעל וואָס איז ביז אַהער טריינד אויף אַ גרויס דאַטאַסעט צו סאָלווע אַ ענלעך פּראָבלעם. אין NLP, דאָס ינוואַלווז אַדאַפּטינג אַ יגזיסטינג שפּראַך מאָדעל אויף אַ גרויס דאַטאַסעט צו פּאַסיק דיין ספּעציפיש באדערפענישן. 3. שטריך ינזשעניעריע: שטריך ינזשעניעריע איז דער פּראָצעס פון סאַלעקטינג די מערסט וויכטיק און ינפאָרמאַטיוו פֿעיִקייטן פון די דאַטאַסעט און ניצן זיי ווי ינפּוץ צו די מאַשין לערנען מאָדעל. דאס קענען ווערן געטאן דורך פאַרשידן טעקניקס אַזאַ ווי N-גראַם אַנאַליסיס, TF-IDF וועקטאָריזאַטיאָן, אאז"ו ו. סעלעקטינג די רעכט פֿעיִקייטן קענען שטארק פֿאַרבעסערן די פאָרשטעלונג און אַקיעראַסי פון אַ NLP מאָדעל.