Self-Organizing Data Augmentation for Scientific Keyphrase Generation

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内容提要

本研究提出了一种自编排的数据增强方法,通过合并相似文档生成合成样本,解决了关键短语生成模型训练数据不足的问题,有效提升了生成效果。

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关键要点

  • 本研究提出了一种自编排的数据增强方法。
  • 该方法通过合并相似文档生成合成样本。
  • 解决了关键短语生成模型训练数据不足的问题。
  • 研究结果表明,该方法有效提升了生成效果。
  • 在计算机科学领域的分析中显示出关键短语的代表性增强。
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