論文の概要: DAGA: Data Augmentation with a Generation Approach for Low-resource Tagging Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01549v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 07:49:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 03:51:26.706412
• Title: DAGA: Data Augmentation with a Generation Approach for Low-resource Tagging Tasks
• Title（参考訳）: DAGA:低リソースタグタスクの生成アプローチによるデータ拡張
• Authors: Bosheng Ding, Linlin Liu, Lidong Bing, Canasai Kruengkrai, Thien Hai Nguyen, Shafiq Joty, Luo Si, Chunyan Miao
• Abstract要約: 線形化ラベル付き文に基づいて訓練された言語モデルを用いた新しい拡張手法を提案する。 本手法は, 教師付き設定と半教師付き設定の両方に適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.62288327934499
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data augmentation techniques have been widely used to improve machine learning performance as they enhance the generalization capability of models. In this work, to generate high quality synthetic data for low-resource tagging tasks, we propose a novel augmentation method with language models trained on the linearized labeled sentences. Our method is applicable to both supervised and semi-supervised settings. For the supervised settings, we conduct extensive experiments on named entity recognition (NER), part of speech (POS) tagging and end-to-end target based sentiment analysis (E2E-TBSA) tasks. For the semi-supervised settings, we evaluate our method on the NER task under the conditions of given unlabeled data only and unlabeled data plus a knowledge base. The results show that our method can consistently outperform the baselines, particularly when the given gold training data are less.
• Abstract（参考訳）: データ拡張技術は、モデルの一般化能力を高めるため、機械学習の性能向上に広く利用されている。 本研究では,低リソースタグ処理のための高品質な合成データを生成するために,線形ラベル付き文を用いた言語モデルを用いた新しい拡張手法を提案する。 本手法は,教師付き設定と半教師付き設定の両方に適用できる。 教師付き設定では、名前付きエンティティ認識(NER)、音声認識(POS)タグ付け、エンドツーエンドのターゲットベース感情分析(E2E-TBSA)タスクについて広範な実験を行う。 半教師なしの設定では,与えられたラベルなしデータのみとラベルなしデータと知識ベースを条件としてnerタスクの手法を評価する。 以上の結果から,金のトレーニングデータが少ない場合,本手法はベースラインを一貫して上回ることを示す。

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