Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adverb Is the Key: Simple Text Data Augmentation with Adverb Deletion

論文の概要: Adverb Is the Key: Simple Text Data Augmentation with Adverb Deletion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20015v1
Date: Fri, 29 Mar 2024 07:01:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-01 16:15:12.265841
Title: Adverb Is the Key: Simple Text Data Augmentation with Adverb Deletion
Title（参考訳）: Adverbが鍵:Adverb削除によるシンプルなテキストデータ拡張
Authors: Juhwan Choi, YoungBin Kim,
Abstract要約: ルールベースの手法は、コスト効率のために現実世界のアプリケーションに広く採用されている。副詞の直接削除によってこのような現象を回避する新しいテキストデータ拡張戦略を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.406910685074136
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the field of text data augmentation, rule-based methods are widely adopted for real-world applications owing to their cost-efficiency. However, conventional rule-based approaches suffer from the possibility of losing the original semantics of the given text. We propose a novel text data augmentation strategy that avoids such phenomena through a straightforward deletion of adverbs, which play a subsidiary role in the sentence. Our comprehensive experiments demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed approach for not just single text classification, but also natural language inference that requires semantic preservation. We publicly released our source code for reproducibility.
Abstract（参考訳）: テキストデータ拡張の分野では、コスト効率のため、現実のアプリケーションにルールベースの手法が広く採用されている。しかし、従来のルールベースのアプローチは、与えられたテキストの本来の意味論を失う可能性がある。本稿では,文章の補助的役割を担う副詞の直接削除によって,このような現象を回避する新しいテキストデータ拡張戦略を提案する。本研究の総合的な実験は,テキスト分類だけでなく,意味保存を必要とする自然言語推論に対しても,提案手法の有効性と有効性を示すものである。再現性のためのソースコードを公開しました。

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