面向句子分类的词嵌入扰动方法
计算与语言
2018-04-24 v1
摘要
在本技术报告中，我们旨在通过应用数据增强方法来缓解自然语言中的过拟合问题。具体而言，我们尝试使用多种类型的噪声来扰动输入词嵌入，例如高斯噪声、伯努利噪声和对抗噪声等。我们还对不同类型的噪声施加了若干约束。通过实现这些所提出的数据增强方法，基线模型在若干句子分类任务上均获得了性能提升。
引用
@article{arxiv.1804.08166,
title = {Word Embedding Perturbation for Sentence Classification},
author = {Dongxu Zhang and Zhichao Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.08166},
year = {2018}
}