Zero-shot Text Classification based on Reinforced Learning

강화학습 기반의 제로샷 텍스트 분류

전통적인 텍스트 분류 방법은 상당량의 라벨링된 데이터와 미리 정의된 클래스가 필요해서 그 적용성과 확장성이 제한된다. 그래서 이런 한계를 극복하기 위해 제로샷 러닝(Zero-shot Learning)이 등장했다. 텍스트 분류 분야에서 제로샷 텍스트 분류는 모델이 대상 클래스의 샘플을 미리 접하지 않고도 인스턴스를 분류할 수 있도록 하는 중요한 주제이다. 이 문제를 해결하기 위해 정책 네트워크를 활용한 심층 강화 학습(DRL) 기반 접근법을 제안한다. 이러한 방법을 통해 모델이 새로운 의미 공간에 효과적으로 적응하면서, 다른 모델들과 비교하여 제로샷 텍스트 분류의 정확도를 향상시킬 수 있었다. XLM-R 과 비교하면 최대 15.9%의 정확도 향상이 나타났다.