Fugu-MT 論文翻訳(概要): Targeted Augmentation for Low-Resource Event Extraction

論文の概要: Targeted Augmentation for Low-Resource Event Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08729v1
Date: Tue, 14 May 2024 16:15:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-15 13:28:19.851031
Title: Targeted Augmentation for Low-Resource Event Extraction
Title（参考訳）: 低リソースイベント抽出のためのターゲット拡張
Authors: Sijia Wang, Lifu Huang,
Abstract要約: 既存のデータ拡張手法は、弱い拡張と劇的な拡張のバランスをとるのに苦労する。本稿では,拡張例を生成するために,対象拡張とバックバリデーションを用いた新しいパラダイムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.355192306494242
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Addressing the challenge of low-resource information extraction remains an ongoing issue due to the inherent information scarcity within limited training examples. Existing data augmentation methods, considered potential solutions, struggle to strike a balance between weak augmentation (e.g., synonym augmentation) and drastic augmentation (e.g., conditional generation without proper guidance). This paper introduces a novel paradigm that employs targeted augmentation and back validation to produce augmented examples with enhanced diversity, polarity, accuracy, and coherence. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed paradigm. Furthermore, identified limitations are discussed, shedding light on areas for future improvement.
Abstract（参考訳）: 低リソース情報抽出の課題に対処することは、限られたトレーニング例において固有の情報不足が原因で、現在も進行中の課題である。既存のデータ拡張手法は、潜在的な解決策として、弱い増強(例えば、同義拡大)と急激な増強(例えば、適切なガイダンスのない条件生成)のバランスをとるのに苦労する。本稿では,多様性,極性,正確性,コヒーレンスを向上した拡張例を生成するために,対象拡張とバックバリデーションを用いた新しいパラダイムを提案する。大規模な実験結果から,提案手法の有効性が示された。さらに、特定された制限について論じ、今後の改善に向けての領域に光を当てる。

関連論文リスト

Enhancing Unsupervised Sentence Embeddings via Knowledge-Driven Data Augmentation and Gaussian-Decayed Contrastive Learning [37.54523122932728]
大規模言語モデル(LLM)を用いたパイプラインベースのデータ拡張手法を提案する。データ多様性の低い問題に対処するため、私たちのパイプラインは知識グラフ(KG)を使用してエンティティや量を取り出す。高いデータノイズに対処するため、GCSEモデルは偽硬陰性サンプルの影響を制限するためにガウス分解関数を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-19T16:29:58Z)
A Simple Background Augmentation Method for Object Detection with Diffusion Model [53.32935683257045]
コンピュータビジョンでは、データの多様性の欠如がモデル性能を損なうことはよく知られている。本稿では, 生成モデルの進歩を生かして, 単純かつ効果的なデータ拡張手法を提案する。背景強化は、特にモデルの堅牢性と一般化能力を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-01T07:40:00Z)
Boosting Model Resilience via Implicit Adversarial Data Augmentation [20.768174896574916]
本稿では, 対向性および対向性摂動分布を組み込むことにより, 試料の深い特性を増大させることを提案する。そして、この拡張過程が代理損失関数の最適化に近似することを理論的に明らかにする。我々は4つの共通のバイアス付き学習シナリオにまたがって広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-25T03:22:48Z)
Enhancing Effectiveness and Robustness in a Low-Resource Regime via Decision-Boundary-aware Data Augmentation [16.35126275175784]
本稿では,事前訓練された言語モデルを用いて,ロバスト性を高めるための決定境界対応型データ拡張戦略を提案する。提案手法は、まず、決定境界に近い潜在特徴のシフトに焦点をあて、続いて、ソフトラベル付き曖昧なバージョンを生成する再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-22T05:18:08Z)
DetDiffusion: Synergizing Generative and Perceptive Models for Enhanced Data Generation and Perception [78.26734070960886]
現在の知覚モデルは、リソース集約的なデータセットに大きく依存している。セグメンテーションを通じて知覚認識損失(P.A.損失)を導入し、品質と制御性の両方を改善した。本手法は,世代間における知覚認識属性(P.A. Attr)の抽出と利用により,データ拡張をカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-20T04:58:03Z)
Global Structure-Aware Diffusion Process for Low-Light Image Enhancement [64.69154776202694]
本稿では,低照度画像強調問題に対処する拡散型フレームワークについて検討する。我々は、その固有のODE-軌道の正規化を提唱する。実験により,提案手法は低照度化において優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:01:52Z)
On Counterfactual Data Augmentation Under Confounding [30.76982059341284]
トレーニングデータのバイアスを緩和する手段として、対実データ拡張が出現している。これらのバイアスは、データ生成プロセスにおいて観測され、観測されていない様々な共役変数によって生じる。提案手法は,既存の最先端手法が優れた結果を得るのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-29T16:20:23Z)
Implicit Counterfactual Data Augmentation for Robust Learning [24.795542869249154]
本研究では, 突発的相関を除去し, 安定した予測を行うために, インプリシト・カウンセショナル・データ拡張法を提案する。画像とテキストのデータセットをカバーする様々なバイアス付き学習シナリオで実験が行われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-26T10:36:40Z)
Deceive D: Adaptive Pseudo Augmentation for GAN Training with Limited Data [125.7135706352493]
GAN(Generative Adversarial Network)は、高忠実度画像を合成するために、訓練に十分なデータを必要とする。近年の研究では、差別者の過度な適合により、限られたデータでGANを訓練することは困難であることが示されている。本稿では,APA (Adaptive Pseudo Augmentation) と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-12T18:13:45Z)
Supercharging Imbalanced Data Learning With Energy-based Contrastive Representation Transfer [72.5190560787569]
コンピュータビジョンにおいて、長い尾のデータセットからの学習は、特に自然画像データセットの繰り返しのテーマである。本稿では,データ生成機構がラベル条件と特徴分布の間で不変であるメタ分散シナリオを提案する。これにより、因果データインフレーションの手順を利用してマイノリティクラスの表現を拡大できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-25T00:13:11Z)
Generative Data Augmentation for Commonsense Reasoning [75.26876609249197]
G-DAUGCは、低リソース環境でより正確で堅牢な学習を実現することを目的とした、新しい生成データ拡張手法である。 G-DAUGCは、バックトランスレーションに基づく既存のデータ拡張手法を一貫して上回っている。分析の結果,G-DAUGCは多種多様な流線型学習例を産出し,その選択と学習アプローチが性能向上に重要であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-24T06:12:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。