論文の概要: MixText: Linguistically-Informed Interpolation of Hidden Space for Semi-Supervised Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12239v1
• Date: Sat, 25 Apr 2020 21:37:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 21:16:19.870174
• Title: MixText: Linguistically-Informed Interpolation of Hidden Space for Semi-Supervised Text Classification
• Title（参考訳）: MixText:半教師付きテキスト分類のための隠れ空間の言語的インフォームド補間
• Authors: Jiaao Chen, Zichao Yang, Diyi Yang
• Abstract要約: MixTextはテキスト分類のための半教師付き学習手法である。 TMixは、隠れた空間でテキストを補間することで、大量の拡張トレーニングサンプルを生成する。 我々は、ラベルなしデータの低エントロピーラベルを推測するために、最近のデータ拡張の進歩を活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.15015032551214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents MixText, a semi-supervised learning method for text classification, which uses our newly designed data augmentation method called TMix. TMix creates a large amount of augmented training samples by interpolating text in hidden space. Moreover, we leverage recent advances in data augmentation to guess low-entropy labels for unlabeled data, hence making them as easy to use as labeled data.By mixing labeled, unlabeled and augmented data, MixText significantly outperformed current pre-trained and fined-tuned models and other state-of-the-art semi-supervised learning methods on several text classification benchmarks. The improvement is especially prominent when supervision is extremely limited. We have publicly released our code at https://github.com/GT-SALT/MixText.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト分類のための半教師付き学習手法であるMixTextについて述べる。 TMixは、隠れた空間でテキストを補間することで、大量の拡張トレーニングサンプルを生成する。 さらに,ラベルなしデータの低エントロピーラベルを推定するデータ拡張の最近の進歩を活かし,ラベル付きデータやラベルなしデータ,拡張データ,mixtextが現在の事前学習モデルや微調整モデル,その他最先端の半教師付き学習手法を複数のテキスト分類ベンチマークで比較することで,ラベル付きデータとラベル付きデータの併用が容易になった。 特に監督が極めて限られている場合、改善は顕著である。 コードについてはhttps://github.com/GT-SALT/MixText.comで公開しています。

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