소량 샘플 기반 NER을 더 향상시키기 위해 고려할 수 있는 다른 접근법은 다음과 같습니다:
확대된 데이터 다양성: 더 많은 다양한 유형의 데이터를 활용하여 모델을 학습시키는 것이 중요합니다. 다양한 도메인, 언어, 문체 등을 포함한 데이터셋을 사용하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.
메타러닝 및 셀프-러닝 기술: 메타러닝 및 셀프-러닝 기술을 활용하여 모델이 새로운 개체 유형을 더 빠르게 학습하고 적응할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
확장된 특성 추출: 더 많은 특성을 추출하고 활용하여 모델이 새로운 개체 유형을 더 잘 식별하도록 도와줄 수 있습니다.
앙상블 학습: 여러 모델을 결합하여 더 강력한 예측 모델을 구축하고 소량 샘플에서의 성능을 향상시킬 수 있습니다.