論文の概要: EDDA: A Encoder-Decoder Data Augmentation Framework for Zero-Shot Stance Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15715v1
• Date: Sat, 23 Mar 2024 04:29:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 21:22:21.764587
• Title: EDDA: A Encoder-Decoder Data Augmentation Framework for Zero-Shot Stance Detection
• Title（参考訳）: EDDA: ゼロショットスタンス検出のためのエンコーダデコーダデータ拡張フレームワーク
• Authors: Daijun Ding, Li Dong, Zhichao Huang, Guangning Xu, Xu Huang, Bo Liu, Liwen Jing, Bowen Zhang,
• Abstract要約: スタンス検出は、与えられたターゲットに対してテキストで表現された姿勢を決定することを目的としている。 ZSSDの最近のデータ拡張技術は、ターゲット間の伝達可能な知識を増加させる。 本稿では,エンコーダとデコーダのデータ拡張フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.38633461323637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stance detection aims to determine the attitude expressed in text towards a given target. Zero-shot stance detection (ZSSD) has emerged to classify stances towards unseen targets during inference. Recent data augmentation techniques for ZSSD increase transferable knowledge between targets through text or target augmentation. However, these methods exhibit limitations. Target augmentation lacks logical connections between generated targets and source text, while text augmentation relies solely on training data, resulting in insufficient generalization. To address these issues, we propose an encoder-decoder data augmentation (EDDA) framework. The encoder leverages large language models and chain-of-thought prompting to summarize texts into target-specific if-then rationales, establishing logical relationships. The decoder generates new samples based on these expressions using a semantic correlation word replacement strategy to increase syntactic diversity. We also analyze the generated expressions to develop a rationale-enhanced network that fully utilizes the augmented data. Experiments on benchmark datasets demonstrate our approach substantially improves over state-of-the-art ZSSD techniques. The proposed EDDA framework increases semantic relevance and syntactic variety in augmented texts while enabling interpretable rationale-based learning.
• Abstract（参考訳）: スタンス検出は、与えられたターゲットに対してテキストで表現された姿勢を決定することを目的としている。 ゼロショットスタンス検出(ZSSD)は、推論中に見えないターゲットに対するスタンスを分類するために現れた。 ZSSDの最近のデータ拡張技術は、テキストやターゲット拡張を通じて、ターゲット間の伝達可能な知識を増加させている。 しかし、これらの方法には限界がある。 ターゲット拡張は生成されたターゲットとソーステキストの間の論理的接続を欠いているが、テキスト拡張はトレーニングデータのみに依存しており、結果として一般化は不十分である。 これらの問題に対処するために,エンコーダ・デコーダデータ拡張(EDDA)フレームワークを提案する。 エンコーダは、大きな言語モデルとチェーン・オブ・思想を利用して、テキストをターゲット固有のif-then論理に要約し、論理的関係を確立する。 このデコーダは、意味的相関語置換戦略を用いて、これらの表現に基づいて新しいサンプルを生成し、構文的多様性を向上させる。 また、生成した表現を分析し、拡張データを完全に活用する有理拡張ネットワークを開発する。 ベンチマークデータセットの実験は、我々のアプローチが最先端のZSSD技術よりも大幅に改善されていることを示している。 EDDAフレームワークは,文の意味的関連性や構文的多様性を高めつつ,解釈可能な理性に基づく学習を可能にする。

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