為了減少模型在區分宣傳性內容和中性內容時的錯誤，可以採取以下幾種策略。首先，增強模型的訓練數據集，特別是引入更多的中性內容樣本，以平衡宣傳性和非宣傳性文本的比例。這樣可以幫助模型學習到更清晰的邊界，從而提高其識別準確性。
其次，利用多層次的特徵提取技術，結合語言模型的上下文理解能力，來分析文本中的細微差異。例如，可以設計一個多任務學習框架，同時進行宣傳技術識別和情感分析，這樣模型可以從不同的角度理解文本，進而提高對宣傳性內容的識別能力。
最後，進行模型的後處理，通過引入人類專家的評估機制，對模型的預測結果進行校正。這樣不僅可以減少錯誤預測的影響，還能提高模型的整體可靠性。