在自然语言理解（NLU）领域，优化是一个持续的过程。以下是一些关键的优化策略：
- 数据质量：确保你使用的数据是高质量且多样化的。
- 模型选择：根据你的具体需求选择合适的模型。
- 特征工程：合理地提取和处理文本特征。
- 持续训练：定期使用新数据重新训练模型。
NLU 模型优化
更多关于 NLU 优化的内容，请访问本站 NLU 优化专题。
优化策略列表
- 数据清洗：移除噪声和无关信息。
- 多语言支持：如果你的应用面向多语言用户，确保模型支持多语言。
- 上下文理解：提高模型对语境的理解能力。
在自然语言理解（NLU）领域，优化是一个持续的过程。以下是一些关键的优化策略：
更多关于 NLU 优化的内容，请访问本站 NLU 优化专题。