Buchumschlag

Transplant Then Regenerate: A New Paradigm for Text Data Augmentation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Guangzhan, Zhang, Hongyu, Shen, Beijun, Gu, Xiaodong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Anti-adversarial Learning: Desensitizing Prompts for Large Language Models
von: Li, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Between Lines of Code: Unraveling the Distinct Patterns of Machine and Human Programmers
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data Augmentation using Large Language Models: Data Perspectives, Learning Paradigms and Challenges
von: Ding, Bosheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AttentionRAG: Attention-Guided Context Pruning in Retrieval-Augmented Generation
von: Fang, Yixiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LongCodeZip: Compress Long Context for Code Language Models
von: Shi, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neuron-Guided Interpretation of Code LLMs: Where, Why, and How?
von: Yin, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Just-In-Time Software Defect Prediction via Bi-modal Change Representation Learning
von: Jiang, Yuze, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluation Metrics for Text Data Augmentation in NLP
von: Amadeus, Marcellus, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Intermittent Semi-Working Mask: A New Masking Paradigm for LLMs
von: Hu, HaoYuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RAPID: Efficient Retrieval-Augmented Long Text Generation with Writing Planning and Information Discovery
von: Gu, Hongchao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adverb Is the Key: Simple Text Data Augmentation with Adverb Deletion
von: Choi, Juhwan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Multi-To-One Interview Paradigm for Efficient MLLM Evaluation
von: Shen, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Companion Agents: A Table-Information Mining Paradigm for Text-to-SQL
von: Chen, Jiahui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Batch Aggregation: An Approach to Enhance Text Classification with Correlated Augmented Data
von: Hui, Charco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Skeletons Matter: Dynamic Data Augmentation for Text-to-Query
von: Ji, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Know Your Needs Better: Towards Structured Understanding of Marketer Demands with Analogical Reasoning Augmented LLMs
von: Wang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Self-Evaluation for Diffusion Language Models via Sequence Regeneration
von: Zhong, Linhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A GAN and LLM-Driven Data Augmentation Framework for Dynamic Linguistic Pattern Modeling in Chinese Sarcasm Detection
von: Wang, Wenxian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Data Augmentation Techniques for Chinese Disease Name Normalization
von: Cui, Wenqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simple Data Augmentation Techniques for Chinese Disease Normalization
von: Cui, Wenqian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FiSMiness: A Finite State Machine Based Paradigm for Emotional Support Conversations
von: Zhao, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Data Augmentation for Aspect Sentiment Quad Prediction
von: Zhang, Wenyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ARise: Towards Knowledge-Augmented Reasoning via Risk-Adaptive Search
von: Zhang, Yize, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MemLong: Memory-Augmented Retrieval for Long Text Modeling
von: Liu, Weijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Guide To Effectively Leveraging LLMs for Low-Resource Text Summarization: Data Augmentation and Semi-supervised Approaches
von: Sahu, Gaurav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

List Items One by One: A New Data Source and Learning Paradigm for Multimodal LLMs
von: Yan, An, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ShieldLearner: A New Paradigm for Jailbreak Attack Defense in LLMs
von: Ni, Ziyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PE: A Poincare Explanation Method for Fast Text Hierarchy Generation
von: Chen, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Empowering AI to Generate Better AI Code: Guided Generation of Deep Learning Projects with LLMs
von: Xie, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ParaThinker: Native Parallel Thinking as a New Paradigm to Scale LLM Test-time Compute
von: Wen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AFRICAPTION: Establishing a New Paradigm for Image Captioning in African Languages
von: Oduwole, Mardiyyah, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Advancing NLP Models with Strategic Text Augmentation: A Comprehensive Study of Augmentation Methods and Curriculum Strategies
von: Kesgin, Himmet Toprak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Robust Named Entity Recognizers From Noisy Data With Retrieval Augmentation
von: Ai, Chaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MultiParaDetox: Extending Text Detoxification with Parallel Data to New Languages
von: Dementieva, Daryna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Capability Instruction Tuning: A New Paradigm for Dynamic LLM Routing
von: Zhang, Yi-Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LastingBench: Defend Benchmarks Against Knowledge Leakage
von: Fang, Yixiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CNsum:Automatic Summarization for Chinese News Text
von: Zhao, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Tutorial on the Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language Processing
von: Wang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Plan for Retrieval-Augmented Large Language Models from Knowledge Graphs
von: Wang, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Retrieval Augmented Generation with Hierarchical Text Segmentation Chunking
von: Nguyen, Hai Toan, et al.
Veröffentlicht: (2025)