Iterative Augmentation with Summarization Refinement (IASR) Evaluation for Unstructured Survey data Modeling and Analysis

📄 arXiv: 2507.12126v1 📥 PDF

作者: Payal Bhattad, Sai Manoj Pudukotai Dinakarrao, Anju Gupta

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-07-16

💡 一句话要点

提出IASR框架，用于评估和优化LLM在非结构化调查数据建模中的增广效果。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本数据增广 大型语言模型 语义一致性 语义漂移 迭代增广 摘要精炼 主题建模 评估框架

📋 核心要点

  1. 现有文本增广技术在保证大规模或迭代生成过程中的语义一致性方面存在不足，容易导致冗余和不稳定性。
  2. 论文提出迭代增广与摘要精炼（IASR）评估框架，通过可扩展性分析和迭代增广评估语义漂移。
  3. 实验表明，GPT-3.5 Turbo在语义保真度、多样性和生成效率方面表现最佳，并显著提升了主题建模的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种针对基于大型语言模型（LLM）的文本数据增广的评估框架，旨在解决自然语言处理（NLP）中数据稀疏问题，尤其是在低资源场景下。该框架包含两个组成部分：（1）可扩展性分析，用于衡量随着增广规模增加时的语义一致性；（2）迭代增广与摘要精炼（IASR），用于评估递归释义周期中的语义漂移。通过对最先进的LLM进行实证评估，结果表明GPT-3.5 Turbo在语义保真度、多样性和生成效率之间取得了最佳平衡。将该方法应用于使用BERTopic和GPT增强的少样本标签的真实主题建模任务，主题粒度提高了400%，并完全消除了主题重叠。这些发现验证了所提出的框架在实际NLP流程中对基于LLM的增广进行结构化评估的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本数据增广过程中，尤其是在低资源场景下，如何保证增广后数据的语义一致性和避免语义漂移的问题。现有方法在进行大规模或迭代增广时，缺乏有效的评估和控制机制，容易引入冗余信息，降低模型性能。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个评估框架，对LLM生成的增广数据进行量化评估，从而选择最佳的LLM和增广策略。该框架包含两个关键组成部分：可扩展性分析和迭代增广与摘要精炼（IASR），分别用于评估增广规模和迭代次数对语义一致性的影响。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 使用LLM进行文本数据增广；2) 使用可扩展性分析评估不同增广规模下的语义一致性；3) 使用IASR评估迭代增广过程中的语义漂移；4) 基于评估结果选择最佳的LLM和增广策略；5) 将增广后的数据应用于下游任务，如主题建模。

关键创新：论文的关键创新在于提出了IASR评估方法，该方法通过递归释义和摘要精炼来量化评估迭代增广过程中的语义漂移。与传统的评估方法相比，IASR能够更全面地评估增广数据的质量，并为选择最佳的LLM和增广策略提供更可靠的依据。

关键设计：IASR的核心在于迭代的释义和摘要过程。在每次迭代中，使用LLM对原始文本进行释义，然后使用另一个LLM对释义后的文本进行摘要。通过比较原始文本和摘要文本之间的语义相似度，可以量化评估语义漂移的程度。论文中使用了GPT-3.5 Turbo等LLM进行实验，并采用BERTopic进行主题建模。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-3.5 Turbo在语义保真度、多样性和生成效率方面取得了最佳平衡。在真实主题建模任务中，使用GPT增强的少样本标签方法，主题粒度提高了400%，并完全消除了主题重叠，验证了该框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要文本数据增广的NLP任务，例如情感分析、文本分类、机器翻译等。尤其是在低资源场景下，该方法能够有效提升模型的性能和泛化能力。此外，该框架还可以用于评估不同LLM的增广能力，为选择合适的LLM提供参考。

📄 摘要（原文）

Text data augmentation is a widely used strategy for mitigating data sparsity in natural language processing (NLP), particularly in low-resource settings where limited samples hinder effective semantic modeling. While augmentation can improve input diversity and downstream interpretability, existing techniques often lack mechanisms to ensure semantic preservation during large-scale or iterative generation, leading to redundancy and instability. This work introduces a principled evaluation framework for large language model (LLM) based text augmentation, comprising two components: (1) Scalability Analysis, which measures semantic consistency as augmentation volume increases, and (2) Iterative Augmentation with Summarization Refinement (IASR), which evaluates semantic drift across recursive paraphrasing cycles. Empirical evaluations across state-of-the-art LLMs show that GPT-3.5 Turbo achieved the best balance of semantic fidelity, diversity, and generation efficiency. Applied to a real-world topic modeling task using BERTopic with GPT-enhanced few-shot labeling, the proposed approach results in a 400% increase in topic granularity and complete elimination of topic overlaps. These findings validated the utility of the proposed frameworks for structured evaluation of LLM-based augmentation in practical NLP pipelines.