텍스트 내 변수 간 상관관계가 높은 경우 증류 작업을 수행하기 위해서는 몇 가지 전략을 고려할 수 있습니다. 먼저, 변수 간 상관성을 고려하여 적합한 모델이나 알고리즘을 선택해야 합니다. 변수 간 상관성이 높은 경우, 이를 고려하지 않고 단순히 변수를 분리하려고 하면 원하는 결과를 얻기 어려울 수 있습니다. 따라서 변수 간 상관성을 고려한 적절한 모델링과 분석 방법을 적용해야 합니다.
또한, 변수 간 상관성을 고려하여 텍스트 증류 작업을 수행할 때는 다양한 특성을 고려해야 합니다. 예를 들어, 변수 간 상관성이 높은 경우, 텍스트의 특정 부분을 제거하거나 변형하는 것보다는 변수 간 상호작용을 고려한 전략을 적용하는 것이 효과적일 수 있습니다. 이를 위해 변수 간 상관성을 고려한 새로운 텍스트 증류 기술과 방법을 개발하고 적용하여 변수 간 상관성이 높은 경우에도 효과적인 증류 작업을 수행할 수 있어야 합니다.