利用对比性领域自适应框架 ConDA，本研究解决了在检测人工智能生成的新闻文本中未标注文本数据的问题，并取得了平均性能提升 31.7％，与完全监督的检测器相差不到 0.8％的结果。

Sep, 2023

CoDa 是一种控制性、有效性且无需训练的数据增强技术，用于低资源（数据不足）自然语言处理。通过从每个样本中提取简单的约束条件，我们使用指令型大型语言模型生成满足这些约束条件的文本，从而产生了多样且新颖的训练实例。我们的研究结果表明，遵循下游数据集中的简单约束条件的合成数据作为有效的数据增强，在不需要复杂的解码约束生成技术或精细调优的情况下，CoDa 可以实现这一目标，从而避免了模型偏向训练样本数量较少的问题。此外，CoDa 是第一个可以让用户对数据增强生成过程进行明确控制的框架，并支持多个领域的简单适应性。通过覆盖 3 种任务和 3 种低资源设置的 11 个数据集，我们展示了 CoDa 的有效性，其相对基准模型在定性和定量上均有 0.12%-7.19% 的改进。代码可在此链接中找到：this https URL。

Mar, 2024

本文提出了 NeuroCounterfactuals 方法，通过松散的对比事实产生更大规模的编辑，从而使得生成的文本包含语言多样性，同时与原始文档相似，使得训练数据增强在情感分类方面取得了良好的效果。

Oct, 2022

本研究提供了一种训练多领域、基于递归神经网络的语言生成器的程序，包含了多个适应步骤，并利用伪造数据和领域内句子的优化目标函数，旨在在新的、看不见的领域内显著减少培训的数据需求，其语料库评估结果和主观测试都表示该程序可以在保证 BLEU 分数和槽误差率竞争力的同时大幅提高语言生成器性能。

Mar, 2016

本研究提出了一种名为对比领域自适应问答（CAQA）的新型领域适应框架，该框架结合了问题生成和域不变学习技术，用于在文本语料库受限的情况下回答域外问题，并且相较于现有技术取得了显著的效果改善。

Aug, 2021

本文提出了一种三步域混淆方法，通过基于频率和注意力规范的掩盖来遮蔽特定于域的线索，并揭示域泛化上下文，从而实现了领域反事实样本的生成，通过实验验证本方法在领域情感分类、对抗领域适应和多领域意图分类任务中的有效性。

May, 2023

我们提出了一种新的无监督领域适应方法 DUQGen，通过自动生成有效且多样化的合成训练数据，来优化新领域的神经排序器。实验证明，DUQGen 在标准 BEIR 数据集上始终优于零 - shot 基准，并且在 18 个数据集中有 16 个取得显著优越的结果。

Apr, 2024

本文介绍了一些控制文本生成的方法以增强语言生成模型的创造力和公平性，包括层级生成和约束解码，并应用于故事、诗歌、比喻语言的创意生成，以及减少生成模型的社会偏见。

Sep, 2022

本文介绍了一种基于深度生成对抗网络的领域泛化方法，通过生成新的数据使学习模型适应未知的测试领域，从而提高模型的准确性和鲁棒性。

Mar, 2020

本研究旨在探索如何创建关于领域知识、语义多样性和可回答性等方面的反事实数据来改善深度学习模型的鲁棒性，其中使用的技术包括数据增强，以及 “Retrieve-Generate-Filter” 模型。实验表明，使用该技术能够有效提高模型对于本地扰动的鲁棒性和在阅读理解和开放领域问答中的性能。

Oct, 2021