論文の概要: ChatAug: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13007v2
• Date: Tue, 28 Feb 2023 01:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 12:38:02.386399
• Title: ChatAug: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation
• Title（参考訳）: ChatAug: テキストデータ拡張にChatGPTを活用する
• Authors: Haixing Dai, Zhengliang Liu, Wenxiong Liao, Xiaoke Huang, Zihao Wu, Lin Zhao, Wei Liu, Ninghao Liu, Sheng Li, Dajiang Zhu, Hongmin Cai, Quanzheng Li, Dinggang Shen, Tianming Liu, and Xiang Li
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPT(ChatAug)に基づくテキストデータ拡張手法を提案する。 ChatGPTは、非並列な言語的豊かさを持つデータに基づいて訓練され、大規模な人間のフィードバックによる強化トレーニングプロセスを採用している。 我々のテキストデータ拡張アプローチであるChatAugは、トレーニングサンプルの各文を、概念的に類似しているが意味的に異なる複数のサンプルに書き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.999876521167586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text data augmentation is an effective strategy for overcoming the challenge of limited sample sizes in many natural language processing (NLP) tasks. This challenge is especially prominent in the few-shot learning scenario, where the data in the target domain is generally much scarcer and of lowered quality. A natural and widely-used strategy to mitigate such challenges is to perform data augmentation on the training data to better capture the data invariance and increase the sample size. However, current text data augmentation methods either can not ensure the correct labeling of the generated data (lacking faithfulness) or can not ensure sufficient diversity in the generated data (lacking completeness), or both. Inspired by the recent success of large language models, especially the development of ChatGPT, which demonstrated improved language comprehension abilities, in this work, we propose a text data augmentation approach based on ChatGPT (named ChatAug). ChatGPT is trained on data with unparalleled linguistic richness and employs a reinforcement training process with large-scale human feedback, which endows the model with affinity to the naturalness of human language. Our text data augmentation approach ChatAug rephrases each sentence in the training samples into multiple conceptually similar but semantically different samples. The augmented samples can then be used in downstream model training. Experiment results on few-shot learning text classification tasks show the superior performance of the proposed ChatAug approach over state-of-the-art text data augmentation methods in terms of testing accuracy and distribution of the augmented samples.
• Abstract（参考訳）: テキストデータ拡張は、多くの自然言語処理(nlp)タスクにおける限られたサンプルサイズの課題を克服するための効果的な戦略である。 この課題は、ターゲット領域のデータが一般的に不足し、品質が低下する、少数の学習シナリオにおいて特に顕著である。 このような課題を緩和するための自然で広く利用されている戦略は、トレーニングデータに対するデータ拡張を実行し、データの不変性をよりよく捉え、サンプルサイズを増加させることである。 しかし、現在のテキストデータ拡張法は、生成されたデータの正しいラベル付けを保証できないか、または、生成されたデータの十分な多様性を保証できないか、または両方である。 本研究では,近年の大規模言語モデル,特にchatgptの開発に触発されて言語理解能力の向上を実証し,chatgpt(chataug)に基づくテキストデータ拡張手法を提案する。 ChatGPTは、非並列な言語的豊かさを持つデータに基づいて訓練され、大規模な人間のフィードバックによる強化トレーニングプロセスを採用し、人間の言語に親和性を持つモデルを提供する。 テキストデータ拡張アプローチchataugは、トレーニングサンプルの各文を、概念的に類似するが意味的に異なる複数のサンプルに分割する。 拡張されたサンプルは、下流モデルのトレーニングで使用できる。 少数の学習テキスト分類タスクにおける実験結果から,提案手法の精度と拡張サンプルの分布の観点から,最先端テキストデータ拡張法よりも優れた性能を示す。

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