論文の概要: On-the-fly Denoising for Data Augmentation in Natural Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10558v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 18:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 14:00:37.996295
• Title: On-the-fly Denoising for Data Augmentation in Natural Language Understanding
• Title（参考訳）: 自然言語理解におけるデータ拡張のためのオンザフライDenoising
• Authors: Tianqing Fang, Wenxuan Zhou, Fangyu Liu, Hongming Zhang, Yangqiu Song, Muhao Chen
• Abstract要約: よりクリーンなオリジナルデータに基づいて訓練された有機教師モデルによって提供されるソフトな拡張ラベルから学習する,データ拡張のためのオンザフライデノケーション手法を提案する。 本手法は,一般的な拡張手法に適用可能であり,テキスト分類と質問応答の両タスクの性能を一貫して向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.30211279452116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data Augmentation (DA) is frequently used to automatically provide additional training data without extra human annotation. However, data augmentation may introduce noisy data that impairs training. To guarantee the quality of augmented data, existing methods either assume no noise exists in the augmented data and adopt consistency training or use simple heuristics such as training loss and diversity constraints to filter out ``noisy'' data. However, those filtered examples may still contain useful information, and dropping them completely causes loss of supervision signals. In this paper, based on the assumption that the original dataset is cleaner than the augmented data, we propose an on-the-fly denoising technique for data augmentation that learns from soft augmented labels provided by an organic teacher model trained on the cleaner original data. A simple self-regularization module is applied to force the model prediction to be consistent across two distinct dropouts to further prevent overfitting on noisy labels. Our method can be applied to augmentation techniques in general and can consistently improve the performance on both text classification and question-answering tasks.
• Abstract（参考訳）: データ拡張(DA)は、追加の人的アノテーションなしで、自動的に追加のトレーニングデータを提供するために頻繁に使用される。 しかし、データ拡張はトレーニングを阻害するノイズデータをもたらす可能性がある。 拡張データの品質を保証するため、既存のメソッドでは、拡張データにノイズが存在しないと仮定し、一貫性トレーニングを採用するか、トレーニング損失や多様性制約などの単純なヒューリスティックを使って‘ノイズ’データをフィルタリングする。 しかし、これらのフィルタされた例には有用な情報が含まれており、それらをドロップすると監視信号が完全に失われる。 本稿では,オリジナルデータセットが拡張データよりもクリーンであるという仮定に基づいて,よりクリーンなオリジナルデータに基づいてトレーニングされた有機教師モデルによって提供されるソフト拡張ラベルから学習されるデータ拡張のためのオン・ザ・フライ・デノイジング手法を提案する。 単純な自己正規化モジュールを適用し、モデル予測を2つの異なるドロップアウトで一貫性を持たせ、ノイズラベルの過剰フィットをさらに防止する。 本手法は,拡張手法全般に適用でき,テキスト分類と質問応答タスクの両方において,一貫して性能を向上させることができる。

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