論文の概要: Data Augmentation using Pre-trained Transformer Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02245v2
• Date: Sun, 31 Jan 2021 15:52:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 12:14:58.078395
• Title: Data Augmentation using Pre-trained Transformer Models
• Title（参考訳）: 事前学習型トランスモデルを用いたデータ拡張
• Authors: Varun Kumar, Ashutosh Choudhary, Eunah Cho
• Abstract要約: 本研究では, 自動回帰モデル (GPT-2) や自動エンコーダモデル (BERT) , セック2seqモデル (BART) といった, 条件付きデータ拡張のためのトランスフォーマーベース事前学習モデルについて検討する。 クラスラベルをテキストシーケンスにプリコンパイルすることは、データ拡張のために事前訓練されたモデルを条件付けするための、シンプルで効果的な方法であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.105564340986074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language model based pre-trained models such as BERT have provided significant gains across different NLP tasks. In this paper, we study different types of transformer based pre-trained models such as auto-regressive models (GPT-2), auto-encoder models (BERT), and seq2seq models (BART) for conditional data augmentation. We show that prepending the class labels to text sequences provides a simple yet effective way to condition the pre-trained models for data augmentation. Additionally, on three classification benchmarks, pre-trained Seq2Seq model outperforms other data augmentation methods in a low-resource setting. Further, we explore how different pre-trained model based data augmentation differs in-terms of data diversity, and how well such methods preserve the class-label information.
• Abstract（参考訳）: BERTのような言語モデルに基づく事前学習モデルは、異なるNLPタスク間で大きな利益をもたらしている。 本稿では, 自動回帰モデル (GPT-2) や自動エンコーダモデル (BERT) , セック2seqモデル (BART) など, 条件付きデータ拡張のためのトランスフォーマを用いた事前学習モデルについて検討する。 テキストシーケンスへのクラスラベルのプリプレプディングは、データ拡張のために事前学習されたモデルを条件付けるためのシンプルかつ効果的な方法を提供する。 さらに、3つの分類ベンチマークでは、事前訓練されたseq2seqモデルは、低リソース設定で他のデータ拡張メソッドよりも優れている。 さらに,事前学習されたモデルに基づくデータ拡張がデータ多様性の短期的にどのように異なるか,それらの手法がいかにクラスラベル情報を保存するかについて検討する。

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