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저자정보
Yuchul Shin (Chungkang College of Cultural Industries) Kyohoon Jin (Chung-Ang University) Juhwan Choi (Chung-Ang University) Junho Lee (Chung-Ang University) Soojin Jang (Chung-Ang University) Youngbin Kim (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.9 No.3
발행연도
2022.10
수록면
24 - 28 (5page)
DOI
10.15323/techart.2022.10.9.3.24

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Text augmentation, unlike image augmentation, is challenging because text modifications directly affect labels. Studies on text augmentation using generative and pretrained language models (PLMs) have been conducted; however, their application has limitations. This study proposes a PLM-based data augmentation technique using a variational autoencoder (VAE) structure. Latent variables were used to better understand the semantics, and the VAE was used to assign randomness. The PLM was placed in the encoder and decoder to improve the augmentation performance. We evaluated our proposed method on two benchmark datasets and demonstrated its augmentation effect.
#Text augmentation #Latent variable #Natural Language Processing

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related work
3. Method
4. Experiment and discussion
5. Conclusion
References

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