연구진은 Qwen3-Embedding, RoBERTa-base, FinBERT 등 동결된 임베딩 백본의 성능을 분석하여 도메인 적응의 효과를 평가했어요.
소비자 리뷰에서 DANN, MMD, SCL 방식으로 학습한 후 영화 리뷰(SST-2)와 금융 뉴스 데이터셋으로 전이했는데, SST-2에서는 도메인 적응이 거의 효과가 없었어요.
금융 뉴스 데이터셋에서는 작은 규모의 일반적인 백본에서 도메인 적응이 성능을 회복하는 경향을 보였으며, 특히 감독적 대비 학습이 기존의 도메인 특화 구조를 보존하는 데 효과적이었어요.