自然言語処理のためのデータセットのオーバーサンプリング方法について
解決したいこと
感情分析や含意関係認識などのデータセットのオーバーサンプリングはchat gptなどの生成AIを使うのが一般的でしょうか？その他有用な手法があれば教えていただきたいです。
特定の状況に特化したデータセットを作りたいと考えています。
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状況を正確に把握できないのですが、考えられるオーバーサンプリングが二つあります。
- データ拡張
- 生成モデルの活用
- 知識蒸留
- データ補強
データ拡張のサーベイ論文：Data Augmentation Approaches in Natural Language Processing: A Survey
結局は、学習の目的次第ですが、おそらくはこれらのどれかを行えば良いかと思います。
プロジェクトが成功することを願っております。
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