연구진은 데이터가 부족한 환경에서 계층적 텍스트 분류 문제를 해결하기 위해 SCHK-HTC라는 새로운 방법을 제시했어요. SCHK-HTC는 계층적 지식 추출 모듈과 형제 대비 학습 메커니즘을 활용하여 모델이 형제 클래스 간의 미묘한 차이를 더 잘 인식하도록 돕습니다. 세 개의 벤치마크 데이터셋에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보여주었으며, 관련 코드는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.