제안된 샘플링 방법은 텍스트 스트림 분류뿐만 아니라 다른 NLP 태스크에서도 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 생성, 기계 번역, 감성 분석 등의 다양한 NLP 태스크에서도 샘플링 방법을 활용하여 모델을 업데이트하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히, WordPieceToken 비율 샘플링 방법은 모델이 이해하기 어려운 단어나 문구를 포함한 텍스트를 선택하여 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 따라서, 다양한 NLP 태스크에서도 제안된 샘플링 방법이 유용하게 활용될 수 있을 것입니다.