استعباد مثال جيد بما فيه الكفاية

تسأل هذه الورقة عما إذا كانت استقراء توزيع الفضاء المخفي لأمثلة النصية من فئة واحدة إلى أخرى هي تحيز حثي صالح لتعزيز البيانات.لتفعيل هذا السؤال، أقترح بروتوكول تكبير بيانات بسيط يسمى استقراء مثال جيد بما فيه الكفاية "(GE3).GE3 خفيف الوزن وليس له فرطيات.تطبق على ثلاث مجموعات بيانات تصنيف النص لمختلف سيناريوهات عدم توازن البيانات، تعمل GE3 على تحسين الأداء أكثر من عمليات التصميم وغيرها من طرق تكبير بيانات الفضاء المخفية.

This paper asks whether extrapolating the hidden space distribution of text examples from one class onto another is a valid inductive bias for data augmentation. To operationalize this question, I propose a simple data augmentation protocol called good-enough example extrapolation'' (GE3). GE3 is lightweight and has no hyperparameters. Applied to three text classification datasets for various data imbalance scenarios, GE3 improves performance more than upsampling and other hidden-space data augmentation methods.