على الرغم من كفاءتها المثبتة في المجالات الأخرى، فإن تكبير البيانات أقل شعبية في سياق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بسبب تعقيدها ونتائج محدودة.أظهرت دراسة حديثة (Longpre et al.، 2020) على سبيل المثال أن تعزز بيانات المهمة غير المرغوية تفشل في تعزيز أداء المحولات مسبقا حتى في أنظمة البيانات المنخفضة.في هذه الورقة، نحقق في ما إذا كان جدولة التكبير التي يحركها البيانات وإدماج مجموعة أوسع من التحولات يمكن أن تؤدي إلى تحسين الأداء حيث كانت السياسات الثابتة والمحدودة غير ناجحة.تشير نتائجنا إلى أنه، في حين أن هذا النهج يمكن أن يساعد عملية التدريب في بعض الإعدادات، فإن التحسينات غير صحيحة.هذه النتيجة السلبية تهدف إلى مساعدة الباحثين فهم أفضل قيود تكبير البيانات من أجل NLP.