論文の概要: Distance Sampling-based Paraphraser Leveraging ChatGPT for Text Data Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00367v1
• Date: Wed, 1 May 2024 07:44:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:17:22.300149
• Title: Distance Sampling-based Paraphraser Leveraging ChatGPT for Text Data Manipulation
• Title（参考訳）: テキストデータ操作のための距離サンプリング型パラフラワーレバレッジChatGPT
• Authors: Yoori Oh, Yoseob Han, Kyogu Lee,
• Abstract要約: 本稿では,音声検索タスクにおけるデータ不均衡問題に対処する新しい手法を提案する。 ChatGPTを利用した距離サンプリングに基づくパラフレーズは、操作されたテキストデータの制御可能な分布を生成する。 提案手法は音声テキスト検索の性能を大幅に向上させ,従来のテキスト拡張手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.765495448426904
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There has been growing interest in audio-language retrieval research, where the objective is to establish the correlation between audio and text modalities. However, most audio-text paired datasets often lack rich expression of the text data compared to the audio samples. One of the significant challenges facing audio-text datasets is the presence of similar or identical captions despite different audio samples. Therefore, under many-to-one mapping conditions, audio-text datasets lead to poor performance of retrieval tasks. In this paper, we propose a novel approach to tackle the data imbalance problem in audio-language retrieval task. To overcome the limitation, we introduce a method that employs a distance sampling-based paraphraser leveraging ChatGPT, utilizing distance function to generate a controllable distribution of manipulated text data. For a set of sentences with the same context, the distance is used to calculate a degree of manipulation for any two sentences, and ChatGPT's few-shot prompting is performed using a text cluster with a similar distance defined by the Jaccard similarity. Therefore, ChatGPT, when applied to few-shot prompting with text clusters, can adjust the diversity of the manipulated text based on the distance. The proposed approach is shown to significantly enhance performance in audio-text retrieval, outperforming conventional text augmentation techniques.
• Abstract（参考訳）: 音声検索研究への関心が高まっており、音声とテキストのモダリティの相関を確立することを目的としている。 しかしながら、ほとんどのオーディオテキストとペアのデータセットは、オーディオサンプルと比較してテキストデータのリッチな表現を欠いていることが多い。 オーディオテキストデータセットが直面する重要な課題の1つは、異なるオーディオサンプルにもかかわらず、類似または同一のキャプションが存在することである。 したがって、多対一のマッピング条件下では、音声テキストデータセットは検索タスクの性能が劣る。 本稿では,音声検索タスクにおけるデータ不均衡問題に対処する新しい手法を提案する。 この制限を克服するために,ChatGPTを利用した距離サンプリングに基づくパラフレーズを用いた距離関数を用いて,操作されたテキストデータの制御可能な分布を生成する手法を提案する。 同じ文脈の文の集合に対して、距離は任意の2つの文に対する操作の度合いを計算するために使用され、ChatGPTの数発のプロンプトは、ジャカード類似性によって定義される同様の距離のテキストクラスタを用いて実行される。 したがって、ChatGPTは、テキストクラスタによる少数ショットプロンプトに適用された場合、その距離に基づいて操作されたテキストの多様性を調整することができる。 提案手法は音声テキスト検索の性能を大幅に向上させ,従来のテキスト拡張手法よりも優れていた。

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