WIBAの性能向上のためには、以下のデータ収集や前処理の工夫が重要です。
多様なデータセットの収集: 様々なジャンルや言語のデータセットを収集し、モデルの汎用性と性能を向上させるために使用することが重要です。
データのクリーニングとラベリング: データの品質を向上させるために、ノイズの除去や正確なラベリングを行うことで、モデルの学習効果を最大化します。
文脈の考慮: 議論の文脈を適切に捉えるために、文脈情報を適切に組み込む前処理手法を採用することが重要です。