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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13007v3
• Date: Mon, 20 Mar 2023 11:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 23:36:41.166581
• Title: AugGPT: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation
• Title（参考訳）: AugGPT: 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, Yihan Cao, Zihao Wu, Lin Zhao, Shaochen Xu, Wei Liu, Ninghao Liu, Sheng Li, Dajiang Zhu, Hongmin Cai, Lichao Sun, Quanzheng Li, Dinggang Shen, Tianming Liu, and Xiang Li
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPT(AugGPT)に基づくテキストデータ拡張手法を提案する。 AugGPTはトレーニングサンプルの各文を、概念的には似ているが意味的に異なる複数のサンプルに言い換える。 数ショットの学習テキスト分類タスクの実験結果は、提案したAugGPTアプローチの優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.76140039943385
• 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 to better capture the data invariance and increase the sample size. However, current text data augmentation methods either can't ensure the correct labeling of the generated data (lacking faithfulness) or can't ensure sufficient diversity in the generated data (lacking compactness), 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 AugGPT). AugGPT 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 AugGPT 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、データの不変性をよりよく捉え、サンプルサイズを増やすためにデータ拡張を行うことである。 しかし、現在のテキストデータ拡張手法では、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、またはその両方を保証できない。 本稿では,最近の大規模言語モデル,特に言語理解能力の向上を実証したchatgptの開発に触発されて,chatgpt(auggpt)に基づくテキストデータ拡張手法を提案する。 AugGPTはトレーニングサンプルの各文を、概念的には似ているが意味的に異なる複数のサンプルに言い換える。 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。 数ショットの学習テキスト分類タスクの実験結果から,提案したAugGPTアプローチの精度とサンプルの分布の検証において,最先端のテキストデータ拡張手法よりも優れた性能を示した。

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