GeDa数据增强框架

小数据提5%F1

一个以数据为中心的框架，通过LLM合成与迭代筛选训练数据，专门服务于方面情感三元组抽取模型的性能提升。

Weixing, Mai · Zhengxuan, Zhang · Yifan, Chen · Kuntao, Li · 薛云

Knowledge-Based Systems 2024

参数信息

平均F1提升

5 %

技术优势

F1提升超5%

在仅增加少量训练数据的情况下，平均F1提升超过5%，显著优于基线。

数据筛选自动化

特征驱动的迭代策略自动从合成候选中筛选出对模型最有价值的数据，减少人工筛选成本。

应用场景

• 情感分析：提升方面情感三元组抽取模型性能，用于细粒度情感分析。
• 数据增强：自动生成并筛选高质量训练数据，减少人工标注成本。
• 大模型应用：利用LLM合成多样化标注数据，增强模型泛化能力。