Eda NLP

Presentamos EDA: técnicas de aumento de datos fáciles para mejorar el rendimiento en tareas de clasificación de texto. EDA consiste en cuatro operaciones simples pero efectivas: reemplazo de sinónimos, inserción aleatoria, intercambio aleatorio y eliminación aleatoria. En cinco tareas de clasificación de texto, mostramos que EDA mejora el rendimiento tanto en redes neuronales convolucionales como en redes neuronales recurrentes. EDA demuestra resultados particularmente sólidos para conjuntos de datos más pequeños; en promedio, al usar EDA con solo el 50 % del conjunto de entrenamiento disponible, se logró la misma precisión que el entrenamiento normal con todos los datos disponibles. También realizamos estudios de ablación extensos y sugerimos parámetros para un uso práctico.