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释放反事实增强数据在超出分布的泛化中的潜力
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文提出了一种新方案，使用编码向量空间的自动生成机制减少新数据生成的人工成本，对原始训练数据的一小部分进行注释即可获得明显的准确性改进。实验证明，该方法对情感分类有效，并在使用 IMDb 数据进行训练和 Amazon、SemEval 和 Yelp 等其他数据集进行 OOD 测试时，仅添加 1％手动反事实数据即可获得 + 3％的准确性提升。
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关键要点
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提出了一种新的解决方案，使用编码向量空间的自动生成机制。
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该方案减少了新数据生成的人工成本。
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只需对原始训练数据的一小部分（例如 1％）进行注释即可获得准确性改进。
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实验证明该方法对情感分类有效。
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在使用 IMDb 数据进行训练时，仅添加 1％手动反事实数据即可获得 + 3％的准确性提升。
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相比于添加 100％的训练样本和其他反事实方法，该方法的准确性提高了 1.3％。
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