教師なし学習やメタ学習を組み合わせることで、さらなる精度向上が期待できます。教師なし学習は、ラベルのないデータから特徴を学習する手法であり、特に大量の未ラベルデータが存在する場合に有効です。例えば、クラスタリングや自己教師あり学習を用いることで、データの潜在的な構造を把握し、モデルの初期学習に役立てることができます。一方、メタ学習は、異なるタスクに対する学習能力を向上させる手法であり、少数のサンプルから迅速に学習する能力を持つモデルを構築することが可能です。これにより、法的ドメインの特有のタスクに対しても、迅速に適応できるモデルを作成することができます。両者を組み合わせることで、教師なし学習によって得られた特徴をメタ学習に活用し、少量のラベル付きデータでの学習効率を高めることができ、結果として精度の向上が期待されます。