破解ACL论文：Gzip和KNN在文本分类中与BERT竞争

一篇新论文提出了一种使用gzip和KNN组合进行文本分类的简单且经济的方法，其性能与最先进的模型相当。然而，该方法在处理大型数据集时可能速度较慢，并且需要将整个数据集保存在内存中。此外，论文中的KNN实现存在错误，需要对数据持谨慎态度。尽管如此，这种方法仍然取得了出色的效果。希望更多的研究能关注这种简单而实用的方法，并解释为什么它能取得如此出色的表现。