실제 레이블 노이즈 패턴을 반영한 합성 노이즈 데이터셋 생성 알고리즘을 제안하고, 이를 통해 노이즈 레이블 처리 기법을 평가한다.
사전 학습된 언어 모델의 일반화 능력을 효과적으로 활용하여 적은 데이터로도 우수한 성능의 Few-Shot Learning 모델을 구축할 수 있다.
