Vi presenterar EDA: enkla dataförstärkningstekniker för att öka prestandan på textklassificeringsuppgifter. EDA består av fyra enkla men kraftfulla operationer: synonymersättning, slumpmässig insättning, slumpmässig swap och slumpmässig radering. På fem textklassificeringsuppgifter visar vi att EDA förbättrar prestandan för både konvolutionella och återkommande neurala nätverk. EDA visar särskilt goda resultat för mindre dataset; i genomsnitt mellan fem dataset, utbildning med EDA samtidigt som endast 50 % av de tillgängliga utbildningsseten uppnådde samma noggrannhet som normal träning med alla tillgängliga data. Vi har också genomfört omfattande ablationsstudier och föreslår parametrar för praktisk användning.
REF föreslår enkla tekniker som synonymersättning, slumpmässig insättning, slumpmässig swap och slumpmässig radering, för dataförstärkning för att förbättra prestandan hos CNN- och RNN-modeller.
EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}