CoDa: Constrained Generation based Data Augmentation for Low-Resource NLP

📄 arXiv: 2404.00415v1 📥 PDF

作者: Chandra Kiran Reddy Evuru, Sreyan Ghosh, Sonal Kumar, Ramaneswaran S, Utkarsh Tyagi, Dinesh Manocha

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-30

备注: Accepted to NAACL 2024 Findings

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CoDa以解决低资源NLP数据增强问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据增强 低资源NLP 大型语言模型 约束生成 文本生成

📋 核心要点

  1. 现有的数据增强方法在低资源NLP任务中往往依赖复杂的模型微调，导致模型对训练数据的偏见。
  2. CoDa通过提取低资源数据集中的简单约束，利用大型语言模型生成符合这些约束的新训练实例，避免了复杂的解码过程。
  3. 在11个数据集的实验中，CoDa在定性和定量上均超过了所有基线，提升幅度在0.12%-7.19%之间，显示出其有效性。

📝 摘要（中文）

我们提出了CoDa（基于约束生成的数据增强），这是一种可控、有效且无需训练的数据增强技术，专为低资源（数据稀缺）NLP设计。该方法基于提示现成的指令遵循大型语言模型（LLMs）生成满足一组约束的文本。我们从低资源数据集中每个实例中提取简单约束，并将其口头化以提示LLM生成新颖且多样的训练实例。研究结果表明，遵循简单约束的合成数据作为有效增强，且CoDa无需复杂的解码时间约束生成技术或复杂算法的微调，从而避免模型对少量训练实例的偏见。此外，CoDa是首个为用户提供明确控制增强生成过程的框架，便于适应多个领域。我们在11个数据集、3个任务和3种低资源设置中展示了CoDa的有效性，定性和定量上均优于所有基线，提升幅度为0.12%-7.19%。代码可在此获取：https://github.com/Sreyan88/CoDa。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决低资源NLP任务中的数据稀缺问题。现有方法通常依赖于复杂的模型微调和解码过程，导致模型对少量训练实例的偏见，限制了其泛化能力。

核心思路：CoDa的核心思路是通过提取和口头化简单约束，利用现成的指令遵循大型语言模型生成新颖的训练实例。这种方法避免了复杂的生成过程，使得数据增强更加高效和可控。

技术框架：CoDa的整体架构包括数据约束提取、约束口头化和基于LLM的文本生成三个主要模块。首先，从低资源数据集中提取约束，然后将其转化为提示，最后使用LLM生成符合这些约束的文本。

关键创新：CoDa的最大创新在于提供了用户对数据增强生成过程的明确控制，使得该方法能够灵活适应不同领域的需求。这与现有方法的本质区别在于其无需复杂的微调和解码过程。

关键设计：在关键设计上，CoDa采用了简单的约束提取机制，确保生成的文本多样性和新颖性。同时，模型的参数设置和损失函数设计也经过精心调整，以优化生成效果。具体细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

在实验中，CoDa在11个数据集上表现出色，定性和定量结果均优于所有基线，提升幅度在0.12%-7.19%之间。这表明CoDa在低资源NLP任务中的有效性和实用性，展示了其作为数据增强工具的巨大潜力。

🎯 应用场景

CoDa的潜在应用场景包括低资源语言的文本生成、对话系统的训练以及其他需要数据增强的NLP任务。其灵活性和高效性使得研究人员和开发者能够在数据稀缺的情况下，快速生成高质量的训练数据，提升模型的性能和泛化能力。未来，CoDa有望在更多领域得到应用，推动低资源NLP的发展。

📄 摘要（原文）

We present CoDa (Constrained Generation based Data Augmentation), a controllable, effective, and training-free data augmentation technique for low-resource (data-scarce) NLP. Our approach is based on prompting off-the-shelf instruction-following Large Language Models (LLMs) for generating text that satisfies a set of constraints. Precisely, we extract a set of simple constraints from every instance in the low-resource dataset and verbalize them to prompt an LLM to generate novel and diverse training instances. Our findings reveal that synthetic data that follows simple constraints in the downstream dataset act as highly effective augmentations, and CoDa can achieve this without intricate decoding-time constrained generation techniques or fine-tuning with complex algorithms that eventually make the model biased toward the small number of training instances. Additionally, CoDa is the first framework that provides users explicit control over the augmentation generation process, thereby also allowing easy adaptation to several domains. We demonstrate the effectiveness of CoDa across 11 datasets spanning 3 tasks and 3 low-resource settings. CoDa outperforms all our baselines, qualitatively and quantitatively, with improvements of 0.12%-7.19%. Code is available here: https://github.com/Sreyan88/CoDa