Fugu-MT 論文翻訳(概要): ChatGPT as Data Augmentation for Compositional Generalization: A Case Study in Open Intent Detection

論文の概要: ChatGPT as Data Augmentation for Compositional Generalization: A Case Study in Open Intent Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13517v1
Date: Fri, 25 Aug 2023 17:51:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-28 13:03:23.799595
Title: ChatGPT as Data Augmentation for Compositional Generalization: A Case Study in Open Intent Detection
Title（参考訳）: 合成一般化のためのデータ拡張としてのChatGPT:オープンインテント検出の事例
Authors: Yihao Fang, Xianzhi Li, Stephen W. Thomas, Xiaodan Zhu
Abstract要約: 本稿では,ChatGPTをデータ拡張技術として活用し,オープンな意図検出タスクにおける合成一般化を強化するケーススタディを提案する。本稿では,ChatGPTが生成した合成データをトレーニングプロセスに組み込むことで,モデル性能を効果的に改善できることを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.13634341221476
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Open intent detection, a crucial aspect of natural language understanding, involves the identification of previously unseen intents in user-generated text. Despite the progress made in this field, challenges persist in handling new combinations of language components, which is essential for compositional generalization. In this paper, we present a case study exploring the use of ChatGPT as a data augmentation technique to enhance compositional generalization in open intent detection tasks. We begin by discussing the limitations of existing benchmarks in evaluating this problem, highlighting the need for constructing datasets for addressing compositional generalization in open intent detection tasks. By incorporating synthetic data generated by ChatGPT into the training process, we demonstrate that our approach can effectively improve model performance. Rigorous evaluation of multiple benchmarks reveals that our method outperforms existing techniques and significantly enhances open intent detection capabilities. Our findings underscore the potential of large language models like ChatGPT for data augmentation in natural language understanding tasks.
Abstract（参考訳）: 自然言語理解の重要な側面であるオープンインテント検出は、ユーザ生成テキストにおいて、これまで目に見えないインテントを識別する。この分野での進歩にもかかわらず、コンポジションの一般化に不可欠な言語コンポーネントの新たな組み合わせを扱う上で、課題は続いている。本稿では,ChatGPTをデータ拡張技術として活用し,オープンな意図検出タスクにおける構成一般化を強化するケーススタディを提案する。まず,この問題評価における既存のベンチマークの限界を議論し,オープンインテント検出タスクにおける構成一般化に対応するデータセットの構築の必要性を強調する。本稿では,ChatGPTが生成した合成データをトレーニングプロセスに組み込むことで,モデル性能を効果的に向上できることを示す。複数のベンチマークの厳密な評価により,本手法は既存の手法よりも優れ,オープンな意図検出能力を大幅に向上させることがわかった。自然言語理解タスクにおけるデータ拡張のためのChatGPTのような大規模言語モデルの可能性を明らかにする。

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