Databrist är ett av de största hindren för domänanpassning i talspråksförståelse (SLU) på grund av den höga kostnaden för att skapa manuellt märkta SLU-dataset. Nya verk i neural text generativa modeller, särskilt latenta variabla modeller såsom variations autoencoder (VAE), har visat lovande resultat i fråga om att generera rimliga och naturliga meningar. I detta dokument föreslår vi en ny generativ arkitektur som utnyttjar den generativa kraften hos latenta variabla modeller för att gemensamt syntetisera fullt kommenterade uttalanden. Våra experiment visar att befintliga SLU-modeller som är utbildade på ytterligare syntetiska exempel uppnår prestandavinster. Vårt tillvägagångssätt bidrar inte bara till att lindra problemet med databrist i SLU:s uppgift för många datauppsättningar utan förbättrar också urskillningslöst språkförståelsen för olika SLU-modeller, med stöd av omfattande experiment och noggranna statistiska tester.
REF använder en variantal autoencoder för att generera märkt språk.
Data Augmentation for Spoken Language Understanding via Joint Variational Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}