論文の概要: A Survey of Data Augmentation Approaches for NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03075v1
• Date: Fri, 7 May 2021 06:03:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 12:30:40.928656
• Title: A Survey of Data Augmentation Approaches for NLP
• Title（参考訳）: NLPにおけるデータ拡張手法の検討
• Authors: Steven Y. Feng, Varun Gangal, Jason Wei, Sarath Chandar, Soroush Vosoughi, Teruko Mitamura, Eduard Hovy
• Abstract要約: データ拡張は最近、低リソースドメインでの作業の増加、新しいタスク、大規模ニューラルネットワークの人気により、NLPへの関心が高まっている。 この最近の騒動にもかかわらず、この領域は、おそらく言語データの離散的な性質によって生じる課題のために、まだ比較的未調査です。 文献を構造化した方法で要約することにより,NLPのデータ拡張に関する包括的かつ統一的な調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.606206831969262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data augmentation has recently seen increased interest in NLP due to more work in low-resource domains, new tasks, and the popularity of large-scale neural networks that require large amounts of training data. Despite this recent upsurge, this area is still relatively underexplored, perhaps due to the challenges posed by the discrete nature of language data. In this paper, we present a comprehensive and unifying survey of data augmentation for NLP by summarizing the literature in a structured manner. We first introduce and motivate data augmentation for NLP, and then discuss major methodologically representative approaches. Next, we highlight techniques that are used for popular NLP applications and tasks. We conclude by outlining current challenges and directions for future research. Overall, our paper aims to clarify the landscape of existing literature in data augmentation for NLP and motivate additional work in this area.
• Abstract（参考訳）: データ拡張は最近、低リソースドメインでの作業の増加、新しいタスク、大量のトレーニングデータを必要とする大規模ニューラルネットワークの人気により、NLPへの関心が高まっている。 この最近の上昇にもかかわらず、この領域はまだ比較的過小評価されており、おそらく言語データの離散的な性質によって引き起こされる課題のためだろう。 本稿では,NLPの文献を構造化された方法で要約することにより,NLPのデータ拡張に関する包括的かつ統一的な調査を行う。 まず,nlpのためのデータ拡張の導入と動機付けを行い,次に主要な方法論的手法について論じる。 次に、一般的なNLPアプリケーションやタスクに使用されるテクニックを強調します。 今後の研究の課題と方向性を概説して締めくくる。 全体として,本論文は,nlpのデータ拡張における既存文献の展望を明らかにし,この分野における追加作業の動機づけを目的としている。

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