論文の概要: TreeMix: Compositional Constituency-based Data Augmentation for Natural
Language Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06153v1
- Date: Thu, 12 May 2022 15:25:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-05-13 13:47:45.694668
- Title: TreeMix: Compositional Constituency-based Data Augmentation for Natural
Language Understanding
- Title（参考訳）: TreeMix: 自然言語理解のための構成成分に基づくデータ拡張
- Authors: Le Zhang, Zichao Yang, Diyi Yang
- Abstract要約: 自然言語理解のための合成データ拡張手法であるTreeMixを提案する。
具体的には、TreeMixは、選択構文解析木を利用して、文章を構成要素のサブ構造に分解し、ミックスアップデータ拡張技術を使って、それらを再結合して新しい文を生成する。
従来のアプローチと比較して、TreeMixは生成されたサンプルにより多様性を導入し、NLPデータの合成性を学ぶようモデルに促している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.794981024301094
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data augmentation is an effective approach to tackle over-fitting. Many
previous works have proposed different data augmentations strategies for NLP,
such as noise injection, word replacement, back-translation etc. Though
effective, they missed one important characteristic of
language--compositionality, meaning of a complex expression is built from its
sub-parts. Motivated by this, we propose a compositional data augmentation
approach for natural language understanding called TreeMix. Specifically,
TreeMix leverages constituency parsing tree to decompose sentences into
constituent sub-structures and the Mixup data augmentation technique to
recombine them to generate new sentences. Compared with previous approaches,
TreeMix introduces greater diversity to the samples generated and encourages
models to learn compositionality of NLP data. Extensive experiments on text
classification and SCAN demonstrate that TreeMix outperforms current
state-of-the-art data augmentation methods.
- Abstract（参考訳）: データ拡張は、過剰な適合に取り組むための効果的なアプローチです。
従来の多くの研究は、ノイズ注入、単語置換、バックトランスレーションなど、NLPのための異なるデータ拡張戦略を提案してきた。
効果はあるものの、言語構成性の1つの重要な特徴を見逃し、複雑な表現の意味は、その部分から作られる。
そこで本研究では,自然言語理解のための合成データ拡張手法であるTreeMixを提案する。
具体的には、TreeMixは、選択構文解析木を利用して、文章を構成サブ構造に分解し、ミックスアップデータ拡張技術を使って、それらを再結合して新しい文を生成する。
従来のアプローチと比較して、TreeMixは生成されたサンプルにより多様性を導入し、NLPデータの合成性を学ぶようモデルに促している。
テキスト分類とSCANに関する大規模な実験は、TreeMixが現在の最先端データ拡張手法より優れていることを示した。
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