ChatGPT 作为数据增强在组合泛化中的应用研究：以开放意图检测为例
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本文通过案例研究，以开放式意图检测任务为研究对象，探讨使用 ChatGPT 作为数据增强技术以提高组合泛化性能，通过构建数据集并整合 ChatGPT 生成的合成数据来训练模型，通过严格评估多个基准测试，发现我们的方法在开放式意图检测中表现优于现有技术，并显著提升了模型性能，从而突显出 ChatGPT 等大型语言模型在自然语言理解任务中作为数据增强方法的潜力。
本研究以ChatGPT为基础，探讨了合成数据集在遥测监测领域的构建和利用。合成数据集解决了数据保密、不足和控制变量等问题，但其效用取决于多样性、相关性和一致性。通过案例研究，本文阐述了合成遥测数据集的生成过程并进行了评估。尽管合成数据集不能完美替代实际数据，但在特定应用场景中具有巨大潜力。
