新しい意図発見の課題を解決するためには、擬似ラベルの生成と表現学習の相互作用をさらに深く理解する必要がある。擬似ラベルの生成は、信頼性の高いラベルを割り当てることで、モデルの学習に正確な指導信号を提供します。一方、表現学習は、クラスター内のコンパクトさとクラスター間の分離度を強化することで、クラスターにフレンドリーな表現を獲得します。これらの要素が相互に補完し合い、モデルの性能を向上させるためには、両者の相互作用をより深く理解する必要があります。