EDA: Простые методы аугментации данных для повышения качества задач классификации текста
EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks
2019-01-01
SCID: 54.1/nev96ukp
Discuss with AI
EDAПростая аугментация данныхаугментация данныхобработка естественного языкаклассификация текста
Figures from the paper
Abstract (AI)
Джейсон Вэй, Кай Зоу. Труды конференции 2019 по эмпирическим методам в обработке естественного языка и 9-й Международной совместной конференции по обработке естественного языка (EMNLP-IJCNLP). 2019.
Key Findings
1
На нескольких эталонных задачах классификации текста EDA даёт стабильные приросты качества по сравнению с обучением без аугментации.
2
EDA особенно эффективна при ограниченном объёме обучающих данных, значительно повышая точность при нехватке размеченных примеров.
3
Простые техники увеличения данных EDA улучшают качество классификации текста с помощью операций замены синонимов, случайной вставки, перестановки и удаления.
4
Предложенные аугментации вычислительно дешёвы и не зависят от задачи, не требуя внешних ресурсов помимо словаря синонимов.
Research Object
Задачи/наборы данных для классификации текстов
Research Subject
Простые методы аугментации данных (EDA) для повышения качества моделей на задачах классификации текстов
Publication Details
Publication Date
2019-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest