NL-TL 변환 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 몇 가지 방법을 고려할 수 있습니다. 첫째, 더 많은 다양한 도메인에서의 데이터 수집과 모델 학습을 통해 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 더 많은 데이터를 활용하고 다양한 도메인에서의 학습을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 모델의 복잡성을 높이고 더 깊은 학습을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 더 깊은 신경망 구조나 더 많은 학습 파라미터를 활용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 마지막으로, 데이터 전처리 및 모델 학습 과정에서의 최적화 기술을 적용하여 모델의 학습 효율성을 높일 수 있습니다.