論文の概要: Self-Compositional Data Augmentation for Scientific Keyphrase Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03039v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 09:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:17:46.403397
• Title: Self-Compositional Data Augmentation for Scientific Keyphrase Generation
• Title（参考訳）: 科学的キーワード生成のための自己合成データ強化
• Authors: Mael Houbre, Florian Boudin, Beatrice Daille, Akiko Aizawa,
• Abstract要約: 本稿では,キーフレーズ生成のための自己合成データ拡張手法を提案する。 共有キーフレーズに基づく学習用文書の関連性を測定し,類似した文書を組み合わせて合成サンプルを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.912937922090038
• License:
• Abstract: State-of-the-art models for keyphrase generation require large amounts of training data to achieve good performance. However, obtaining keyphrase-labeled documents can be challenging and costly. To address this issue, we present a self-compositional data augmentation method. More specifically, we measure the relatedness of training documents based on their shared keyphrases, and combine similar documents to generate synthetic samples. The advantage of our method lies in its ability to create additional training samples that keep domain coherence, without relying on external data or resources. Our results on multiple datasets spanning three different domains, demonstrate that our method consistently improves keyphrase generation. A qualitative analysis of the generated keyphrases for the Computer Science domain confirms this improvement towards their representativity property.
• Abstract（参考訳）: キーフレーズ生成のための最先端モデルは、優れたパフォーマンスを達成するために大量のトレーニングデータを必要とする。 しかし、キーフレーズラベル付き文書の入手は困難でコストがかかる。 この問題に対処するため,自己構成型データ拡張手法を提案する。 より具体的には、共有キーフレーズに基づいてトレーニング文書の関連性を測定し、類似した文書を組み合わせて合成サンプルを生成する。 私たちの方法の利点は、外部データやリソースに頼ることなく、ドメインの一貫性を維持するための追加のトレーニングサンプルを作成することができることです。 3つの異なる領域にまたがる複数のデータセットについて,本手法がキーフレーズ生成を継続的に改善することを示す。 計算機科学領域における生成キーフレーズの質的解析により,その表現性に対する改良が確認される。

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