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ChatAug:利用ChatGPT进行文本数据增强

以下文章来源于arxiv.org

使用 ChatGPT 的文本数据增强,通过生成语义多样化且语言自然的样本,改善了NLP任务中的少样本学习。

标题:ChatAug: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation

作者:Haixing DaiZhengliang LiuWenxiong Liao, Xiaoke Huang, Zihao Wu, Lin Zhao, Wei Liu, Ninghao Liu, Sheng Li, Dajiang Zhu, Hongmin Cai, Quanzheng Li, Dinggang Shen, Tianming Liu, and Xiang Li

[University of Georgia & South China University of Technology]

论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.13007 

  1. 基于 ChatGPT 的文本数据增强(ChatAug)是一个很有前途的策略,可以克服在少样本学习场景中样本量有限的挑战;
  2. ChatAug 将训练样本中每个句子重新表述为多个概念相似但语义不同的样本,增强了数据的一致性和鲁棒性;
  3. ChatAug 在测试精度和增强样本分布方面优于最先进的文本数据增强方法;
  4. ChatGPT 在计算机视觉域特定摘要和少样本学习方面具有潜力。
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来源:arxiv.org

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