本論文は、テキストデータ拡張の新しい手法を提案している。従来の手法は、単語の置換や挿入、入れ替えなどのランダムな操作を行うが、元の意味を損なう可能性がある。
提案手法は、副詞の削除に着目する。副詞は文の中で補助的な役割を果たすため、削除しても元の意味を大きく損なわない。
実験の結果、提案手法は単一のテキスト分類タスクだけでなく、より意味の保持が重要な自然言語推論タスクでも、従来手法よりも高い性能を示した。
これは、提案手法が意味の保持に優れていることを示している。さらに、カリキュラムラーニングと組み合わせることで、さらなる性能向上が確認された。
今後の課題として、提案手法の変形や他のタスクへの適用などが考えられる。
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