本研究で示された単一体の検出精度を向上させるためのアプローチには、いくつかの戦略が考えられます。まず、より高度な特徴量エンジニアリングを行い、NPスパンの文脈や構造をより詳細に捉えることで、より正確な単一体の検出が可能となります。さらに、異なるモデルやアルゴリズムを組み合わせてアンサンブル学習を行うことで、複数のモデルの強みを活かして精度を向上させることができます。また、トレーニングデータの拡充やデータ拡張手法の導入も検討すべきであり、より多様なデータに対応できるモデルを構築することが重要です。