論文の概要: Data Augmentation for Emotion Detection in Small Imbalanced Text Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17015v3
- Date: Mon, 30 Oct 2023 13:33:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 19:11:28.190659
- Title: Data Augmentation for Emotion Detection in Small Imbalanced Text Data
- Title（参考訳）: 小さな不均衡テキストデータにおける感情検出のためのデータ拡張
- Authors: Anna Koufakou, Diego Grisales, Ragy Costa de jesus, Oscar Fox
- Abstract要約: 課題の1つは、感情で注釈付けされた利用可能なデータセットが不足していることだ。
我々は、小さな不均衡なデータセットに適用した場合に、データ拡張技術が与える影響を正確に調査した。
実験結果から,分類器モデルの訓練に拡張データを用いることで,大幅な改善が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Emotion recognition in text, the task of identifying emotions such as joy or
anger, is a challenging problem in NLP with many applications. One of the
challenges is the shortage of available datasets that have been annotated with
emotions. Certain existing datasets are small, follow different emotion
taxonomies and display imbalance in their emotion distribution. In this work,
we studied the impact of data augmentation techniques precisely when applied to
small imbalanced datasets, for which current state-of-the-art models (such as
RoBERTa) under-perform. Specifically, we utilized four data augmentation
methods (Easy Data Augmentation EDA, static and contextual Embedding-based, and
ProtAugment) on three datasets that come from different sources and vary in
size, emotion categories and distributions. Our experimental results show that
using the augmented data when training the classifier model leads to
significant improvements. Finally, we conducted two case studies: a) directly
using the popular chat-GPT API to paraphrase text using different prompts, and
b) using external data to augment the training set. Results show the promising
potential of these methods.
- Abstract（参考訳）: テキストにおける感情認識は、喜びや怒りなどの感情を識別するタスクであり、多くのアプリケーションでNLPにおいて難しい問題である。
課題のひとつは、感情を注釈付けしたデータセットが不足していることだ。
既存のデータセットは小さく、異なる感情分類に従い、感情分布に不均衡を示す。
本研究では,RoBERTaのような現在の最先端モデルが低性能である小さな不均衡データセットに適用した場合に,データ拡張技術が与える影響について検討した。
具体的には、異なるソースから派生したサイズ、感情カテゴリー、分布の異なる3つのデータセットに対して、4つのデータ拡張方法(簡易データ拡張EDA、静的および文脈的埋め込みベース、ProtAugment)を利用した。
実験結果から,分類器モデルの訓練に拡張データを用いることで,大幅な改善が得られた。
最後に2つのケーススタディを行いました
a) 一般的なチャット-GPT APIを使って、異なるプロンプトを使ってテキストを言い換え、
b) トレーニングセットを補強するために外部データを使用する。
結果はこれらの手法の有望な可能性を示している。
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