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Reinforcement Learning-Based Adversarial Learning for Text Classification with Limited Labeled Data
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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
本文提出了一种结合强化学习与对抗性学习的文本分类方法READ，旨在解决标注数据稀缺的问题。该方法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在多个数据集上表现优于现有方法。
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关键要点
- 提出了一种结合强化学习与对抗性学习的文本分类方法READ，旨在解决标注数据稀缺的问题。
- READ方法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在多个数据集上表现优于现有方法。
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