SGG 작업에서 관계 단어 편향 문제를 해결하기 위한 다른 접근 방식으로는 데이터 증강 및 증식, 편향 보정 알고리즘, 편향 보정 손실 함수 등이 있습니다. 데이터 증강 및 증식은 희소한 클래스나 샘플을 증가시켜 모델이 더 많은 다양성을 학습하도록 돕는 방법입니다. 편향 보정 알고리즘은 모델이 특정 클래스에 편향되는 것을 보정하고 균형을 맞추는 방법을 의미하며, 편향 보정 손실 함수는 편향을 고려하여 모델을 학습시키는 손실 함수를 의미합니다.