ある企業が、複数ページのドキュメント内の各文に「リスク」または「リスクなし」のラベルを付けるためにLSTMを使用しています。多くのネットワーク構造とハイパーパラメータ設定を試しましたが、パフォーマンスが芳しくありません。どの変更が最もパフォーマンスを向上させる可能性が高いですか？

事前学習済みの単語埋め込み（例：Word2Vec）を使用すると、モデルは単語の意味的・文脈的関係を学習済みの表現として利用できるため、特にデータ量が少ない場合やドメイン固有のタスクにおいて、モデルのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。これにより、モデルはゼロから単語表現を学習する手間が省け、より複雑なパターン認識に集中できます。TF-IDFは単語の重要度を測る統計的手法であり、意味的関係を捉える埋め込みほど効果的ではありません。GRUはLSTMの変種であり、計算効率は良いものの、必ずしもパフォーマンスが大幅に向上するとは限りません。学習率の調整は最適化手法の一つですが、根本的な特徴表現の問題を解決するものではありません。