[짧은 글] Entailment as Robust Self-Learner (2023)

Ge, Jiaxin, et al. "Entailment as robust self-learner." Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). 2023.

 

Entailment as Robust Self-Learner - ACL Anthology

Entailment as Robust Self-Learner

 

요약:

Entailment 기반으로 학습한 자연어 모델이 Simple Pseudo-Label Editing 알고리즘을 적용했을 때 self-training으로 학습 라벨이 없는 경우에서도 학습할 수 있으며, 일부 경우에서는 지도 학습한 모델의 성능을 능가할 수도 있음을 보인다.

 

더 깊게 읽을까?

학습 labels이 희소한 응용 연구를 자주 접하다보니, 매우 관심이 가는 내용이다. 거기다 abstract와 intro만 보면 학습 방법을 구체적으로 알기 어렵고 어떤 맥락인지 정도와 효과성만 알 수 있어서 제안하는 방법을 이해하려면 정독이 필요할 것 같다. 추후 정독 이후 리뷰를 다시 작성할 예정이다.