日本語文書分類・固有表現抽出タスクに対するData Augmentationの性能検証 - 農園

日本語文書分類・固有表現抽出タスクに対するData Augmentationの性能検証 - 農園

概要 こんにちは@kajyuuenです。 本記事では日本語データセットに対して、Data Augmentation（データ拡...概要を表示 概要 こんにちは@kajyuuenです。 本記事では日本語データセットに対して、Data Augmentation（データ拡張）を行い、モデルの性能が向上するか検証します。 今回は文書分類と固有表現抽出の2つのタスクに対して、実験を行いました。 その結果、文書分類タスクでは学習に用いた文章数が500文, 2000文, 5000文のどの場合においても性能が向上し、Data Augmentationなしのモデルと比べて、最大2.5ポイントAccuracyが向上しました。 固有表現抽出タスクでは50文, 150文, 500文に対してData Augmentationの効果を検証しました。 文章数によっては性能が下がった場合もありましたが、Data Augmentationによって最も性能が向上したケースではF1が2.7ポイント向上しました。 データ拡張に用いたライブラリdaajaやData Au

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