Dataförstärkning används i stor utsträckning för att träna djupa neurala nätverk för bildklassificeringsuppgifter. Enkelt vända bilder kan hjälpa till att lära sig genom att öka antalet träningsbilder med en faktor av två. Dataförstärkning vid behandling av naturligt språk är dock mycket mindre studerad. Här beskriver vi två metoder för dataförstärkning för visuellt frågesvar (VQA). Den första använder befintliga semantiska kommentarer för att generera nya frågor. Den andra metoden är en generativ metod som använder återkommande neurala nätverk. Experiment visar att de föreslagna systemen förbättrar prestandan för baslinje- och toppmoderna VQA-algoritmer.
REF genererade nya frågor genom att använda befintliga semantiska annoteringar och ett generativt tillvägagångssätt via återkommande neurala nätverk.
Data Augmentation for Visual Question Answering
{'venue': 'INLG', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}