Um das Modell zu verbessern und auch seltene Attribute und Beziehungen in den Beschreibungen besser zu verstehen, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:
Erweiterung des Trainingsdatensatzes: Durch die Integration von Beispielen mit seltenen Attributen und komplexen Beziehungen in den Trainingsdatensatz kann das Modell lernen, diese besser zu erkennen und zu verstehen.
Verwendung von Aufmerksamkeitsmechanismen: Durch die Implementierung von feiner granulierten Aufmerksamkeitsmechanismen kann das Modell gezielt auf seltene Attribute und Beziehungen in den Beschreibungen fokussieren und diese besser verarbeiten.
Einsatz von Transfer Learning: Indem das Modell auf ähnliche Aufgaben trainiert wird, die seltene Attribute und Beziehungen erfordern, kann es seine Fähigkeit verbessern, diese in den Beschreibungen zu identifizieren und zu verstehen.
Integration von externem Wissen: Die Einbeziehung von externem Wissen, z. B. durch die Verknüpfung mit Wissensdatenbanken oder Domänenexperten, kann dem Modell helfen, seltene Attribute und Beziehungen besser zu interpretieren.