Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data Augmentation for Intent Classification

論文の概要: Data Augmentation for Intent Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05790v1
Date: Sun, 12 Jun 2022 16:56:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-15 06:32:44.398840
Title: Data Augmentation for Intent Classification
Title（参考訳）: 意図分類のためのデータ拡張
Authors: Derek Chen, Claire Yin
Abstract要約: そこで本研究では,小さなシードセットを与えられた擬似ラベル付きデータを体系的に生成する過程について検討した。定性的および定量的な性能を劇的に改善する手法はあるが、他の手法は最小あるいは負の影響も与えている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5635370717421018
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Training accurate intent classifiers requires labeled data, which can be costly to obtain. Data augmentation methods may ameliorate this issue, but the quality of the generated data varies significantly across techniques. We study the process of systematically producing pseudo-labeled data given a small seed set using a wide variety of data augmentation techniques, including mixing methods together. We find that while certain methods dramatically improve qualitative and quantitative performance, other methods have minimal or even negative impact. We also analyze key considerations when implementing data augmentation methods in production.
Abstract（参考訳）: 正確な意図分類器の訓練にはラベル付きデータが必要である。データ拡張手法はこの問題を改善するかもしれないが、生成されたデータの品質は技術によって大きく異なる。本研究では, 混合法を含む多種多様なデータ拡張手法を用いて, 種小の擬似ラベルデータを系統的に生成する方法について検討した。定性的および定量的な性能を劇的に改善する手法はあるが、他の手法は最小あるいは負の影響も与えている。また、本運用におけるデータ拡張手法の実装における重要な考察についても分析する。

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