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基于强化学习的对抗性学习用于有限标注数据的文本分类
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为READ的文本分类方法，结合强化学习与对抗性学习，旨在解决标注数据稀缺的问题。通过生成多样化的合成文本，提升模型的泛化能力。实验结果表明，READ在多个数据集上优于现有方法。
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关键要点
- 提出了一种名为READ的文本分类方法
- READ结合了强化学习与对抗性学习
- 旨在解决标注数据稀缺的问题
- 通过生成多样化的合成文本提升模型的泛化能力
- 实验结果表明READ在多个数据集上优于现有方法
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