data augmentation methods | BriefGPT

关键词data augmentation methods

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融合条件变分自编码器的 SMOTE 改进方法用于数据自适应噪声过滤
通过使用 Variational Autoencoders (VAE) 来增强 SMOTE 算法，近期对生成神经网络模型的研究扩展了数据增广方法。在研究中发现，相对于传统模型的 SMOTE 算法，基于现代生成模型的增广方法无法在类别不平衡数
PDFa month ago
ACL针对低资源事件抽取的目标增强
应对低资源信息提取的挑战仍然是一个持续存在的问题，由于有限训练示例中固有的信息稀缺性。现有的数据增强方法被认为是潜在的解决方案，但在弱增强（例如同义词增强）和剧烈增强（例如缺乏适当指导的条件生成）之间很难达到平衡。本文提出了一种新的范式，采
PDF2 months ago
原生语言的 ASR 进展：Quechua, Guarani, Bribri, Kotiria 和 Wa'ikhana
我们通过爬取广泛的语音语料库并应用数据增强方法，为五种土著语言（Quechua、Guarani、Bribri、Kotiria 和 Wa'ikhana）提供了可靠的自动语音识别（ASR）模型，其中包括 Wav2vec2.0 XLS-R 模型的
PDF3 months ago
大模型时代的数据增强调查
大型模型驱动的数据增强方法的综述，包括图像增强、文本增强和配对数据增强三个主要类别以及相关的数据后处理技术和应用领域，评估了大型模型驱动的数据增强在不同场景下的成功和限制，并提出了未来研究的挑战和方向。
PDF5 months ago
精选 LLM：LLM 与数据整理在超低数据环境中的表格增强的协同效应
通过结合大型语言模型的强大能力和强大的数据中心方法，利用数据增强方法提高低数据环境中机器学习的性能，从而为数据稀缺的领域和地区扩大机器学习的应用平台。
PDF6 months ago
使用循环投影的参数化生成对抗网络用于可解释的医学图像分类
本研究提出了一种名为 ParaGAN 的参数化生成对抗网络，用于控制不同领域合成样本的变化，并强调下游分类任务中的关注区域。实验证明，ParaGAN 能在两个小规模医学数据集上以可解释的分类结果持续优于现有的数据增强方法。
PDF7 months ago
ACLDialDoc21 中的 CAiRE：面向信息获取对话系统的数据增强
使用数据增强方法和预训练语言模型训练技巧来学习任务的通用模式，以实现对用户需求的流畅，连贯和信息丰富的响应，该方法在 DialDoc21 竞赛中取得了良好的成效。
PDF3 years ago
ACL形式转换的并行数据增强
本论文研究如何增广平行数据，提出了新颖且简单的数据增广方法来获得有用的句子对，并表明采用增广平行数据进行预训练可以帮助改善正式语体转换，并在 GYAFC 基准数据集中取得了最先进的结果。
PDF4 years ago
词嵌入扰动用于句子分类
本文提出应用数据增强方法来解决自然语言过拟合问题，尝试通过应用多种噪声扰动输入词嵌入以及在不同类型的噪声上应用几个约束条件，从而改进基线模型在多个句子分类任务上的表现。
PDF6 years ago