論文の概要: Style Transfer as Data Augmentation: A Case Study on Named Entity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07916v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 16:02:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 16:45:00.607534
• Title: Style Transfer as Data Augmentation: A Case Study on Named Entity Recognition
• Title（参考訳）: データ拡張としてのスタイル伝達:名前付きエンティティ認識の事例研究
• Authors: Shuguang Chen, Leonardo Neves, Thamar Solorio
• Abstract要約: 本稿では,テキストを高リソース領域から低リソース領域へ変換する手法を提案する。 我々は、データ選択のための重要な要素のセットとともに制約付き復号アルゴリズムを設計し、有効かつ一貫性のあるデータの生成を保証する。 我々のアプローチはデータの不足に対する実用的な解決策であり、他のNLPタスクに適用できることを期待しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.892385961143173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we take the named entity recognition task in the English language as a case study and explore style transfer as a data augmentation method to increase the size and diversity of training data in low-resource scenarios. We propose a new method to effectively transform the text from a high-resource domain to a low-resource domain by changing its style-related attributes to generate synthetic data for training. Moreover, we design a constrained decoding algorithm along with a set of key ingredients for data selection to guarantee the generation of valid and coherent data. Experiments and analysis on five different domain pairs under different data regimes demonstrate that our approach can significantly improve results compared to current state-of-the-art data augmentation methods. Our approach is a practical solution to data scarcity, and we expect it to be applicable to other NLP tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,英語における名前付きエンティティ認識タスクを事例研究として,低リソースシナリオにおけるトレーニングデータのサイズと多様性を向上させるためのデータ拡張手法として,スタイル転送を検討する。 本稿では,スタイル関連属性を変更して学習用合成データを生成することにより,高リソースドメインから低リソースドメインへテキストを効果的に変換する新しい手法を提案する。 さらに,制約付き復号アルゴリズムをデータ選択のためのキー成分のセットとともに設計し,有効かつコヒーレントなデータの生成を保証する。 異なるデータ構造下での5つの異なるドメインペアの実験と解析は、我々のアプローチが現在の最先端データ拡張手法と比較して、結果を大幅に改善できることを示した。 我々のアプローチはデータの不足に対する実用的な解決策であり、他のNLPタスクに適用できることを期待しています。

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