docs: 의도 분류 연구 폴더 추가 및 논문 근거 정리

- intent_classification 폴더 생성
- HITL + active learning 관련 논문 정리
- 실험 보고서에 이론적 배경 추가

research/intent_classification/README.md

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+# 의도 분류(Intent Classification) 연구
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+**작성일**: 2025-11-17  
+**목적**: 로빙 프로젝트의 의도 분석 시스템 개선을 위한 이론적 배경 및 최신 연구 동향
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+## 개요
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+의도 분류는 사용자의 자연어 발화에서 의도를 추출하여 적절한 응답이나 액션을 결정하는 핵심 기술입니다. 로빙 프로젝트에서는 HITL(Human-in-the-Loop) 피드백을 통한 지속적인 의도 분류 정확도 개선을 목표로 합니다.
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+## 핵심 논문
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+### 1. Active Learning with Rationales for Text Classification
+- **저자**: Sharma et al.
+- **연도**: 2015 (ACL)
+- **핵심**: 액티브 러닝과 인간의 피드백을 결합하여 텍스트 분류 모델의 성능을 향상
+- **로빙 적용**: 사용자 피드백(좋아요/싫어요)을 통한 의도 분류 개선의 이론적 근거
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+### 2. Human-in-the-Loop Machine Learning
+- **저자**: Loveleen Narang
+- **핵심**: HITL 접근법이 머신러닝 파이프라인의 여러 단계에서 인간의 전문 지식을 통합하여 모델의 품질과 신뢰성을 향상
+- **로빙 적용**: 리뷰 큐를 통한 라벨링 및 재학습 파이프라인의 설계 원칙
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+### 3. PT4AL: Using Self-Supervised Pretext Tasks for Active Learning
+- **저자**: -
+- **연도**: 2022 (arXiv)
+- **핵심**: 자기지도 학습을 활용한 액티브 러닝 기법으로 레이블링 비용 절감 및 성능 향상
+- **로빙 적용**: 의도 분류기의 효율적인 재학습 전략
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+### 4. Impact of Feedback Type on Explanatory Interactive Learning
+- **연도**: 2022 (arXiv)
+- **핵심**: 사용자 피드백 유형이 모델 성능과 설명 정확도에 미치는 영향 분석
+- **로빙 적용**: 좋아요/싫어요 같은 이진 피드백의 효용성 검증
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+## 최신 트렌드 (2023-2025)
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+### 1. Implicit vs Explicit Feedback
+- **트렌드**: 명시적 피드백(좋아요/싫어요)과 암묵적 피드백(재질문, 세션 종료 등)의 결합
+- **로빙 적용**: 현재는 명시적 피드백만 수집, 향후 암묵적 피드백 통합 고려
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+### 2. Human-AI 협업의 피드백 루프 설계
+- **트렌드**: 컨텍스트 공유와 피드백 루프를 통한 협업 효율성 향상
+- **로빙 적용**: 리뷰 큐에서 관리자가 라벨링할 때 컨텍스트 정보 제공
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+### 3. Few-shot Learning with User Feedback
+- **트렌드**: 소량의 사용자 피드백으로 빠른 적응
+- **로빙 적용**: 재학습 배치에서 few-shot learning 기법 활용 검토
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+## 로빙 프로젝트 적용 현황
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+### 구현 완료
+- ✅ 사용자 피드백 수집 (좋아요/싫어요)
+- ✅ 리뷰 큐 진입 로직 (low confidence, error, negative feedback)
+- ✅ 관리자 라벨링 API
+- ✅ 데이터 수집 파이프라인 (100% 수집률 달성)
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+### 다음 단계
+- [ ] 재학습 배치 구현
+- [ ] 재학습 전후 정확도 비교 측정
+- [ ] Few-shot learning 기법 적용
+- [ ] 암묵적 피드백 통합
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+## 관련 연구 분야
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+- [Memory/Classification](../memory/classification/): BERT 임베딩, 하이브리드 LLM-ML 분류
+- [Bayesian Theory](../bayesian_theory/): 베이지안 의도 추론
+- [Memory/Embedding Search](../memory/embedding_search/): Ko-SRoBERTa 기반 의도 분류
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+## 참고 문헌
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+1. Sharma, M., et al. (2015). "Active Learning with Rationales for Text Classification." ACL.
+2. Narang, L. "Human-in-the-Loop Machine Learning: Combining Human and Artificial Intelligence."
+3. PT4AL: Using Self-Supervised Pretext Tasks for Active Learning (2022, arXiv)
+4. Impact of Feedback Type on Explanatory Interactive Learning (2022, arXiv)
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+**업데이트**: 2025-11-17 - HITL 피드백 파이프라인 구현 완료, 논문 근거 추가
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