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NLP中数据增强的综述，快速的生成大量的训练数据
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文件大小: 420kb
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上传时间: 2021-02-24
详细说明：深度学习视觉领域的增强方法可以很大程度上提高模型的表现，并减少数据的依赖，而NLP上做数据增强不像在图像上那么方便，但还是有一些方法的。与计算机视觉中使用图像进行数据增强不同，NLP中文本数据增强是非常罕见的。这是因为图像的一些简单操作，如将图像旋转或将其转换为灰度，并不会改变其语义。语义不变变换的存在使增强成为计算机视觉研究中的一个重要工具。我很好奇是否有人尝试开发NLP的增强技术，并研究了现有的文献。在这篇文章中，我将分享我对当前用于增加文本数据的方法的发现。这种方法试图在不改变句子主旨的情况下替换文本中的单词。基于词典的替换在这种技术中，我们从句子中随机取出一个单词，并使用同义词词典将其
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