arXiv · Machine Learning· Mahmoud S. Mayaleh, Samer A. Mayaleh·· 8 小时前AI 评分32
通过数据增强与迁移学习提升小规模数据集上的情感分类效果
Enhancing Sentiment Classification on Small Datasets through Data Augmentation and Transfer Learning
AI 导读
研究比较了 Easy Data Augmentation（EDA）、回译和上下文 token 替换三种数据增强策略在小规模情感分类任务中的效果，涵盖 Logistic Regression、Random Forest 和 BERT。实验表明，所有增强方法均能提升性能：上下文增强对 BERT 的收益最稳定，而 EDA 和回译对传统分类器的帮助更大。
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