水増し

疑似ラベリングとは学習時にテストデータの一部を予測したものを含めて学習し、このモデルを使って再度テストデータの全体を学習することです。以下に
テキスト分類を行う際、教師データを増やすために水増しをすることは非常に重要です。 テキストデータ水増しの手法として、Data Augmentation in NLPという記