PEARL：デジタルガバナンス通信システムの実装から得られた洞察に基づく、ラベル効率の良い表現学習のためのプロトタイプ強化型アライメント

要約

PEARLは、デジタル行政プラットフォームなどで課題となる、過去の類似事例検索の精度低下を解決するために提案された手法です。ラベルデータが極端に少ない状況下でも、クラスごとのプロトタイプを用いて埋め込み表現の幾何学的構造を調整（ソフトアライメント）します。これにより、生データと比較して局所的な近傍品質を25.7%向上させました。

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