ACLJun, 2024

比较数据增强方法对于端到端任务导向型对话系统的效果

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TL;DR在任务导向型对话系统中，通过数据增强方法在端到端设置下进行实证评估，证明了所有考虑的数据增强方法都是有益的，并提供了最佳方法和实践建议，同时引入了一个更具挑战性的少样本跨领域任务导向型对话系统的设置。
task-oriented dialog systemsdata augmentationend-to-end settingsynthetic training examplesfew-shot cross-domain
发现论文，激发创造
  • 端到端任务导向对话的有效数据增强方法

    该研究通过四种自动方法在单词和句子级别上增强数据，提高目标导向对话模型的数据效果，并在两个数据集上进行实验，结果表明四种数据扩充方法在 Success F1 score 方面均能显著提高。进一步分析确认，增加用户话语的多样性可以使端到端模型学习特征更为稳健。

    Dec, 2019

  • 对话人工智能的数据增强

    对话系统中的数据扩充方法提供了关键的方法来解决数据稀缺问题，并探讨了对话系统中的生成、评估等任务中的挑战与未来方向。

    Sep, 2023

  • 低资源神经机器翻译中数据增强的再思考：多任务学习方法

    本文提出了一种基于多任务学习的数据增强方法，通过将目标句子的顺序进行颠倒等操作，产生不流畅的目标句子，作为辅助任务使用以加强编码器和强制解码器更多地关注源表示。在六个低资源翻译任务上的实验证明，该方法相对于以扩展经验数据分布为目标的传统数据增强方法，可以在提高翻译质量的同时提高翻译系统的鲁棒性和抗干扰性。

    Sep, 2021

  • TOD-DA: 从口语会话中提高任务导向对话建模的鲁棒性

    本文提出了一种新的任务定向对话数据增强方法 TOD-DA，它包括对话丰富和口语会话模拟器，可以增加大规模高质量带注释口语会话，以提高口语任务定向对话建模的鲁棒性。在 DSTC10 Track2 的两项任务中，我们的方法均排名第一，证明了 TOD-DA 的优越性和有效性。

    Dec, 2021

  • 重新思考文本数据增强的有效性：一个实证分析

    本文研究评估了三种不同的微调方法在七种不同的自然语言处理任务中的效果，结果表明数据增强可以有效提高微调后的模型性能，特别是在少样本学习任务中，持续的预训练可以将性能提高 10% 以上。

    Jun, 2023

  • 数据增强已死，数据增强万岁

    在这篇论文中，我们挑战了传统数据增强方法的有效性，并表明经过更多时间的微调可以抵消数据增强的效果。我们还展示了零和少量数据生成方法通过对话代理（如 ChatGPT 或 LLama2）可以提高性能，从而总结出这种形式的数据增强仍然有效，即使传统方法不起作用。

    Feb, 2024

  • 自然语言处理中的数据增强方法综述

    本文综述了数据增强的三个类别：释义、加噪和采样，以及在 NLP 中的应用和挑战。

    Oct, 2021

  • 生物医学事实型问题回答的数据增强

    本文研究七种数据扩增方法在事实型问题回答中的作用，着重于生物医学领域以及数据难以获得的情况。作者从 BioASQ 挑战赛中获取数据，然后通过人工智能技术和其他方法进行扩增。实验证明，即使在使用大型预训练模型时，数据扩增也会带来非常显著的性能提升，其中以基于 word2vec 的词汇替换为最佳方法。作者最终公开了其代码和人工训练数据集。

    Apr, 2022

  • 面向对话生成的选择性数据增强学习

    介绍一种选择性数据增强框架（SDA），它利用对抗网络选择哪些数据点适合用于增强神经对话模型的性能，从而改善响应生成性能。

    Mar, 2023

  • 面向任务导向对话系统的语境数据增强

    我们开发了一种新型的对话扩充模型，通过完整的对话上下文生成用户的回合，并通过语言模型的新提示设计和输出重新排序，所生成对话可直接用于训练下游对话系统，在常见的基准数据集 MultiWoZ 和 SGD 上，展示了我们的对话扩充模型生成高质量对话并使对话成功率较基准线提高多达 8%。

    Oct, 2023