EMNLPOct, 2022

样式转移作为数据增强的案例研究：命名实体识别

PDF
TL;DR我们在英语中以命名实体识别任务为案例研究，探索样式迁移作为数据增强方法以增加低资源情境下的训练数据的大小和多样性。我们通过改变高资源域中的文本样式相关属性来生成合成数据进行训练，并设计一种受限的解码算法和一系列关键因素来选择数据以保证生成有效和连贯的数据。五种不同领域之间的实验和分析表明，我们的方法与当前最先进的数据增强方法相比可以显着改善结果。我们的方法是一种实际的数据稀缺性解决方案，并且我们预计它可应用于其他 NLP 任务。
named entity recognitionstyle transferdata augmentationlow-resource scenariosnlp tasks
发现论文，激发创造
  • 跨领域命名实体识别的数据增强

    通过学习不同领域间的文本模式和数据特征，并为高资源领域提供低资源领域数据增强，我们提出了一种新的神经架构，可以大幅提高命名实体识别任务性能。

    Sep, 2021

  • 样式增强：通过样式随机化进行数据增强

    本文提出了一种基于随机样式转换的数据增广方法，即样式增广，以提高卷积神经网络在分类、回归和领域迁移任务中的鲁棒性。在训练期间，通过从多元正态分布中采样输入样式嵌入，将任意样式转换网络调整为执行样式随机化，以随机化纹理、对比度和颜色，同时保留形状和语义内容，并且与传统的数据增广技术相结合以改进网络性能。通过分类和单目深度估计领域迁移实验的验证，证明本文提出的技术方法能够提高模型的泛化能力。

    Sep, 2018

  • 命名实体识别简单数据增强分析

    本研究针对基于标记序列的命名实体识别任务，设计并比较了数据增强技术的效果。通过在生物医学和材料科学领域的两个数据集（i2b2-2010 和 MaSciP）上进行实验，我们表明简单的增强技术可以提高循环模型和基于 Transformer 模型的性能，尤其是对于小训练集的情况。

    Oct, 2020

  • STaDA: 基于样式迁移的数据增强方法

    本研究评估了采用神经风格转换作为数据增强方法对图像分类任务的有效性，并在 Caltech 101 和 Caltech 256 数据集上获得了大约 2％的准确度提高。同时，还将神经风格转换方法与传统数据增强方法相结合，进一步提高了图像分类的性能。这项工作展示了神经风格转换在计算机视觉领域的潜力，例如帮助我们减轻收集足够标记数据的难度并提高通用基于图像的深度学习算法的性能。

    Sep, 2019

  • 使用回译的数据增强方法应用于低资源的命名实体识别

    本文提出了基于回译技术的数据增强策略，用于命名实体识别任务的低资源域，实验结果表明该方法在材料科学和生物医学领域中均表现出了高效的性能。

    Aug, 2021

  • 研究命名实体在文本风格转换中的内容保留作用

    该研究研究了如何在任务导向的生产系统领域中执行文本格式转换，集中探讨通过命名实体关联文本保留内容的角色，并提出一种用于增强基线内容相似性度量模型性能的简单技术。

    Jun, 2022

  • 文本风格转换：探索与评估

    本文提出使用对抗网络以学习分离内容表示和风格表示的方法来解决自然语言处理中的样式转移问题，并提出了新的评估指标来测量样式转移的转移强度和内容保留。作者在文章 - 新闻标题转移和正面 - 负面评论转移两个任务上评估了模型和指标，结果表明，所提出的模型的样式转移强度和内容保留得分比自动编码器更高，内容保留度指标与人类判断高度相关。

    Nov, 2017

  • 基于语法的命名实体识别数据增强

    本研究探讨了在低资源条件下如何使用数据增强技术来提高命名实体识别任务的性能，并比较了简单的掩码语言模型替换和基于句法树变异的数据增强方法，以保持增强后句子的语言连贯性。

    Aug, 2022

  • 数据增强用于文本转语音的跨说话人风格转移

    使用语音转换进行数据增强，构建单说话人多风格的 TTS 系统，实现控制不同说话人的风格和保留目标说话人身份的表达性语音转换。

    Feb, 2022

  • 神经命名实体识别数据适应技术调查

    本研究探讨利用大型单语无标注语料库和数据合成两种方法对三个不同命名实体识别任务性能的影响

    Oct, 2021