Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Nuha, Ulin, Lin, Chih-Hsueh |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2407.04990 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Exploring NLP Benchmarks in an Extremely Low-Resource Setting
von: Nuha, Ulin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nuha, Ulin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Guide To Effectively Leveraging LLMs for Low-Resource Text Summarization: Data Augmentation and Semi-supervised Approaches
von: Sahu, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sahu, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Balancing Quality and Variation: Spam Filtering Distorts Data Label Distributions
von: Fleisig, Eve, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fleisig, Eve, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GCC-Spam: Spam Detection via GAN, Contrastive Learning, and Character Similarity Networks
von: Wang, Zhijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zhijie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Retrieval-Augmented Data Augmentation for Low-Resource Domain Tasks
von: Seo, Minju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Seo, Minju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ABEX: Data Augmentation for Low-Resource NLU via Expanding Abstract Descriptions
von: Ghosh, Sreyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghosh, Sreyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Effective Deployment of Diffusion LM for Data Augmentation in Low-Resource Sentiment Classification
von: Chen, Zhuowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Zhuowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating the Performance of ChatGPT for Spam Email Detection
von: Si, Shijing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Si, Shijing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating the Effectiveness of Data Augmentation for Emotion Classification in Low-Resource Settings
von: Arora, Aashish, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arora, Aashish, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SNaRe: Domain-aware Data Generation for Low-Resource Event Detection
von: Parekh, Tanmay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Parekh, Tanmay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding Social Support Needs in Questions: A Hybrid Approach Integrating Semi-Supervised Learning and LLM-based Data Augmentation
von: Kuang, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kuang, Junwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LLM-guided Semi-Supervised Approaches for Social Media Crisis Data Classification
von: Ativo, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ativo, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Self-Supervised Time-Series Anomaly Detection Using Learnable Data Augmentation
von: Choi, Kukjin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Choi, Kukjin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data Augmentation Integrating Dialogue Flow and Style to Adapt Spoken Dialogue Systems to Low-Resource User Groups
von: Qi, Zhiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qi, Zhiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Semi-Supervised Learning from Small Annotated Data and Large Unlabeled Data for Fine-grained PICO Entity Recognition
von: Chen, Fangyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Fangyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
High-Quality Data Augmentation for Low-Resource NMT: Combining a Translation Memory, a GAN Generator, and Filtering
von: Liu, Hengjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Hengjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Targeted Augmentation for Low-Resource Event Extraction
von: Wang, Sijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Sijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Effectiveness and Robustness in a Low-Resource Regime via Decision-Boundary-aware Data Augmentation
von: Jin, Kyohoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Kyohoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Two-Layer Retrieval-Augmented Generation Framework for Low-Resource Medical Question Answering Using Reddit Data: Proof-of-Concept Study
von: Das, Sudeshna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Das, Sudeshna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SMS Spam Detection and Classification to Combat Abuse in Telephone Networks Using Natural Language Processing
von: Oyeyemi, Dare Azeez, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Oyeyemi, Dare Azeez, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Text2Data: Low-Resource Data Generation with Textual Control
von: Wang, Shiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Shiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Low-Resource Fine-Tuning for Multi-Task Structured Information Extraction with a Billion-Parameter Instruction-Tuned Model
von: Chih, Yu Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chih, Yu Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
IDALC: A Semi-Supervised Framework for Intent Detection and Active Learning based Correction
von: Mullick, Ankan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mullick, Ankan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Augmenting Document-level Relation Extraction with Efficient Multi-Supervision
von: Lin, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TAP4LLM: Table Provider on Sampling, Augmenting, and Packing Semi-structured Data for Large Language Model Reasoning
von: Sui, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sui, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Breaking Data Efficiency Dilemma: A Federated and Augmented Learning Framework For Alzheimer's Disease Detection via Speech
von: Wei, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wei, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PANER: A Paraphrase-Augmented Framework for Low-Resource Named Entity Recognition
von: Rengarajan, Nanda Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rengarajan, Nanda Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can LLMs Augment Low-Resource Reading Comprehension Datasets? Opportunities and Challenges
von: Samuel, Vinay, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Samuel, Vinay, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Overcoming Data Scarcity in Generative Language Modelling for Low-Resource Languages: A Systematic Review
von: McGiff, Josh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: McGiff, Josh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
"When Data is Scarce, Prompt Smarter"... Approaches to Grammatical Error Correction in Low-Resource Settings
von: De, Somsubhra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: De, Somsubhra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hate Speech Detection using Large Language Models with Data Augmentation and Feature Enhancement
von: Nge, Brian Jing Hong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nge, Brian Jing Hong, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Contrastive Decoding for Synthetic Data Generation in Low-Resource Language Modeling
von: Ulm, Jannek, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ulm, Jannek, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Polyphone Disambiguation in Mandarin Chinese with Semi-Supervised Learning
von: Shi, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Shi, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Boosting the Capabilities of Compact Models in Low-Data Contexts with Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation
von: Shandilya, Bhargav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shandilya, Bhargav, et al.
Veröffentlicht: (2024)
STAR: Boosting Low-Resource Information Extraction by Structure-to-Text Data Generation with Large Language Models
von: Ma, Mingyu Derek, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ma, Mingyu Derek, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Synergy of LLMs & RL Unlocks Offline Learning of Generalizable Language-Conditioned Policies with Low-fidelity Data
von: Pouplin, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pouplin, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bolster Hallucination Detection via Prompt-Guided Data Augmentation
von: Li, Wenyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Wenyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ConLID: Supervised Contrastive Learning for Low-Resource Language Identification
von: Foroutan, Negar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Foroutan, Negar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Large Language Models on Fine-grained Emotion Detection Dataset with Data Augmentation and Transfer Learning
von: Wang, Kaipeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Kaipeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DS@GT at CheckThat! 2025: Detecting Subjectivity via Transfer-Learning and Corrective Data Augmentation
von: Heil, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Heil, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Exploring NLP Benchmarks in an Extremely Low-Resource Setting
von: Nuha, Ulin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
A Guide To Effectively Leveraging LLMs for Low-Resource Text Summarization: Data Augmentation and Semi-supervised Approaches
von: Sahu, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Balancing Quality and Variation: Spam Filtering Distorts Data Label Distributions
von: Fleisig, Eve, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
GCC-Spam: Spam Detection via GAN, Contrastive Learning, and Character Similarity Networks
von: Wang, Zhijie, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Retrieval-Augmented Data Augmentation for Low-Resource Domain Tasks
von: Seo, Minju, et al.
Veröffentlicht: (2024)