"Active learning" (học chủ động) có thể được áp dụng như thế nào trong NLP để cải thiện hiệu suất mô hình?

Tự động tăng cường dữ liệu huấn luyện bằng cách sinh dữ liệu giả.

Chọn lọc các mẫu dữ liệu "khó" hoặc "không chắc chắn" nhất để con người gán nhãn, giúp mô hình học hiệu quả hơn với ít dữ liệu hơn.

Phân chia dữ liệu huấn luyện thành các nhóm nhỏ hơn để huấn luyện song song.

Sử dụng phản hồi từ người dùng để điều chỉnh mô hình NLP trong quá trình sử dụng thực tế.