SMOTExT: SMOTE meets Large Language Models

📄 arXiv: 2505.13434v1 📥 PDF

作者: Mateusz Bystroński, Mikołaj Hołysz, Grzegorz Piotrowski, Nitesh V. Chawla, Tomasz Kajdanowicz

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-19

💡 一句话要点

提出SMOTExT以解决文本数据稀缺与类别不平衡问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据增强 自然语言处理 合成数据 少样本学习 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有自然语言处理模型在数据稀缺和类别不平衡方面存在显著挑战，尤其是在特定领域。
  2. SMOTExT通过在BERT嵌入空间中插值生成合成文本示例，结合xRAG架构实现文本解码。
  3. 初步实验表明，使用生成数据训练的模型性能与原始数据集相当，显示出良好的数据增强潜力。

📝 摘要（中文）

数据稀缺和类别不平衡是训练强大自然语言处理模型时面临的持续挑战，尤其是在专业领域或低资源环境中。本文提出了一种新技术SMOTExT，将合成少数类过采样（SMOTE）的理念应用于文本数据。该方法通过插值两个现有示例的基于BERT的嵌入生成新的合成示例，并利用xRAG架构将结果解码为文本。尽管这项工作仍处于初步阶段，仅通过定性输出支持，但该方法在知识蒸馏和少样本设置下的数据增强方面显示出强大的潜力。此外，早期实验表明，仅使用生成数据训练的模型在性能上与使用原始数据集训练的模型相当，表明在数据保护约束下安全有效学习的可行路径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在自然语言处理任务中，由于数据稀缺和类别不平衡导致的模型训练困难。现有方法往往无法有效生成足够的训练样本，限制了模型的泛化能力。

核心思路：SMOTExT的核心思路是将合成少数类过采样（SMOTE）方法扩展到文本数据，通过插值生成新的文本示例，以增强训练数据的多样性和数量。该方法利用BERT生成的嵌入进行插值，并通过xRAG架构将嵌入解码为自然语言文本。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先，使用BERT模型获取文本示例的嵌入；其次，通过xRAG架构将插值后的嵌入解码为文本。xRAG的跨模态检索-生成框架使得这一过程更加高效和连贯。

关键创新：SMOTExT的创新在于将SMOTE方法与现代预训练语言模型相结合，能够在文本数据上生成合成示例。这一方法与传统的SMOTE方法不同，后者通常应用于数值数据，缺乏对文本特性的考虑。

关键设计：在实现过程中，关键设计包括选择合适的BERT模型作为嵌入生成器，以及在插值过程中如何平衡不同示例的特征。此外，xRAG架构的选择也是为了确保生成文本的连贯性和语义一致性。具体的损失函数和参数设置在论文中进行了详细讨论。

📊 实验亮点

实验结果显示，仅使用生成数据训练的模型在性能上与使用原始数据集训练的模型相当，表明SMOTExT在数据增强方面的有效性。初步定性分析结果显示生成文本的连贯性和语义一致性良好，展示了该方法在知识蒸馏和少样本学习中的潜力。

🎯 应用场景

SMOTExT的潜在应用领域包括低资源语言的自然语言处理任务、特定领域的知识提取和信息检索等。通过增强训练数据的多样性，该方法可以提高模型在少样本学习场景下的表现，具有重要的实际价值。此外，该方法在保护用户隐私的同时，仍能实现有效的学习，未来可能在数据保护法规日益严格的环境中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Data scarcity and class imbalance are persistent challenges in training robust NLP models, especially in specialized domains or low-resource settings. We propose a novel technique, SMOTExT, that adapts the idea of Synthetic Minority Over-sampling (SMOTE) to textual data. Our method generates new synthetic examples by interpolating between BERT-based embeddings of two existing examples and then decoding the resulting latent point into text with xRAG architecture. By leveraging xRAG's cross-modal retrieval-generation framework, we can effectively turn interpolated vectors into coherent text. While this is preliminary work supported by qualitative outputs only, the method shows strong potential for knowledge distillation and data augmentation in few-shot settings. Notably, our approach also shows promise for privacy-preserving machine learning: in early experiments, training models solely on generated data achieved comparable performance to models trained on the original dataset. This suggests a viable path toward safe and effective learning under data protection constraints.