恒源云(GPUSHARE)_文本数据扩增时，哪些单词 (不) 应该被选择？

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原文地址 | 论文笔记

原文作者 | Mathor

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我在，或者我不在，大佬就在那里，持续不断的发文！
所以，我还是老老实实的搬运吧！

正文开始：

文本扩增（Text Augmentation）现在大部分人都在用，因为它可以帮助提升文本分类的效果，具体来说常用的方法包括但不限于：替换、删除、增加。一般来说文本扩增都会使得最终的性能更好，少部分情况下会更差。你或许可能想过是因为诸如删除、替换等方法将句子中一些重要的词给抹去了，但是到底句子中那些词是重要的词呢？哪些词可以进行扩增，哪些词最好不要扩增？

ACL2022有一篇名为《Roles of Words: What Should (n’t) Be Augmented in Text Augmentation on Text Classification Tasks?》的投稿研究了这个问题，并且给出了指导方法。首先作者对FD News数据集进行训练，最终在测试集上的准确率为98.92%，这说明模型对数据集的拟合程度非常好。接着作者手动输入几个测试样本，如下所示

因为单词"basketball"和"athletes"经常出现在"sport"类的训练样本中，所以模型能非常准确的将其预测为"sport"类；然而从第2和4个样本来看，模型的表现并不像我们想象的那么好。由于"Based on"和"team"在训练集中经常与类别为"sport"的句子共同出现，模型被这种数据集进行训练后，自然会带有一点「偏见」；从最后一个例子来看，模型无法正确识别出与体育相关的专业词汇：三分（three-pointer）

上面这个例子启发我们从「统计相关性」和「语义相似性」两个角度看待句子中的每个词。具体来说，我们可以从这两个角度给每个词分配一种「角色」，总共有4种角色：

1. Common Class-indicating words (CC-words)：高统计相关性与高语义相似性
2. Specific Class-indicating words (SC-words)：低统计相关性与高语义相似性
3. Intermediate Class-indicating words (IC-words)：高统计相关性与低语义相似性
4. Class-irrelevant words/Other words (O-words)：低统计相关性与低语义相似性

STATISTICAL CORRELATION & SEMANTIC SIMILARITY

作者采用weighted log-likelihood ratio (WLLR) 衡量句子中的每个词与类别之间的统计相关性，WLLR分数的计算公式如下：

其中，\( w \)是一个单词；\( y \)是一个类别；\( \bar{y} \)代表所有类别。\( \text{wllr}(w,y) \)越大，词\( w \)与类别\( y \)之间的统计相关性越高

为了衡量两个词的语义相似度，最直接的办法是计算两个向量的余弦相似度，但是这里作者并没有使用比较复杂的BERT-based模型提取单词的向量，因为需要比较大的计算资源，作者直接使用简单的Word2Vec方法得到一个单词的向量。预先相似度的计算公式如下：

其中，\( l \)代表类别，\( v_w,v_l \)分别代表词和类别的向量表示

一般来说类别都是有文本描述的，例如"体育"、"电脑"等，我们直接使用其描述当作\( l \)

计算完给定句子中所有词的统计相关性与余弦相似性之后，我们设定一个阈值以区分高（低）WLLR分数\( C_h(C_l) \)，同样也要区分高（低）余弦分数\( S_h(S_l) \)

其中，\( W_{CC}, W_{SC}, W_{IC}, W_{O} \)分别表示CC-words, SC-words, IC-words以及O-words。一个真实的抽取样例如下

RESULTS

作者实验时使用的阈值为两个指标的中位数。首先是删除实验

从结果来看，删除CC-words对性能的损失影响非常大；删除SC-words和IC-words带来的积极影响比较多。实际上第一条结论我们很容易想到，因为CC-words与标签同时具有高相关性与高语义相似性，将它删除肯定会大幅降低模型判断的准确率。但是后一条结论有些不符合我的猜想，我一开始认为删除O-words会更好，因为O-words与标签并不怎么相关，删除它也无伤大雅。但事实是删除SC-words和IC-words效果更好，论文里的解释是，因为SC-words与标签的统计相关性比较低、语义相似性比较高，删除这些词可以强迫模型更关注CC-words。IC-words与标签的统计相关性比较高、语义相似性比较低，论文解释说，IC-words通常是一些带有噪声以及bias的数据，删除它们可以帮助模型避免学到关于该类别的不正确特征

同理，作者也做了插入、替换、交换的数据扩增方法，这里就不一一列出结果了，感兴趣的读者自行阅读原论文即可。下面贴一张表，是作者对四种数据扩增方法使用的一个总结

个人总结

这篇论文提出了一种有选择性的文本扩增方法。具体来说，论文设定了四种角色，并且将每个单词分配为一个角色，面对不同的扩增手段，对不同角色的单词进行操作。这样可以有效地避免信息损失，并且生成高质量的文本数据