# NLU 词汇增强实现指南
在自然语言处理（NLP）领域，词汇增强是提高文本理解和生成能力的重要步骤。通过扩大词汇库，我们可以让模型更好地理解和生成语言。在本文中，我将引导刚入行的小白了解如何实现NLP的词汇增强，具体流程和每一步的代码示例。
## 整体流程
首先，我们先展示实现NLP词汇增强的整个流程。以下是主要步骤的概述：
| 步骤 | 任务
一、应用背景众所周知，深度学习中的神经网络模型都是依靠数据驱动，优质的数据能够显著提升模型的运行效果。通常来说，有监督学习的模型性能会好于无监督学习的模型。但是，有监督学习的模型需要大量的标注数据，而人工标注数据需要花费大量的人力物力，所以数据增强是一种有效的解决方案。二、常用方法1.传统方法在NLP领域中，对文本数据进行增强无外乎两种方法，一种是加噪法，另一种是回译法。加噪法是指在原有数据基础上
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2023-10-26 10:40:30
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对于要替换的词是随机选择的，因此一种直观感受是，如果一些重要词被替换了，那么增强后文本的质量会大打折扣。这一部分介绍的方法，则是为了尽量避免这一问题，所实现的词替换技术，姑且称之为「基于非核心词替换的数据增强技术」。我们最早是在 google 提出 UDA 算法的那篇论文中发现的这一技术 [6]，是否在更早的文献中出现过，我们没有再深究了，有了解的同学请留言告知。整个技术的核心点也比较简单，用词典
本文整理了 GitHub 上 11 个 NLP 相关项目。包含 NLP 的最近前沿进展、学习路径、基准语料库、面试必备理论知识等。无论是入门，还是精进 NLP ，这些项目足以满足你的需求！收藏本文慢慢学习吧。最近进展梳理：NLP-progresshttps://github.com/sebastianruder/NLP-progress跟踪 NLP 最新进展。整理常见 NLP 任务的 SOTA 模
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2024-05-22 16:42:06
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昨天遇见一位老哥，问我知道哪些NLP增强技术。我一下子懵了，增强技术最早来源于 图像处理，后来在《百面机器学习》这本书中我看见了它的详细解读。NLP的增强技术？其实，以前我也是用过的。 在语音助手的时候，作为输入预料，我首先针对定义进行了语料的数据增强。作为主打模型的TextCNN，其实我们也是有数据增强技术的，为此，我还写过好几次的探索总结。 回来后，我在知乎上看到了关于NLP数据增强的技术，于
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2023-12-12 23:27:23
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【NLP.TM】本人有关自然语言处理和文本挖掘方面的学习和笔记，欢迎大家关注。在大多数情况下数据量、多样性不足，由于深度学习普遍会具有很高的数据依赖性，效果往往会受到严重限制，为了尽可能增加数据质量和数量，数据增强开始受到关注，最早是在CV领域，而现在其实NLP领域也有开始被广泛使用。今天我们来聊聊NLP领域有什么文本增强的技术吧~文本增强的任务在我的理解下，文本增强绝对不是“文本增多”，片面的增
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2024-01-13 21:52:00
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词向量：可以简单的描述为，用一定维度的矩阵来表示词语，用于计算机的运算，现在一般用于NLP领域。 最早期的词向量维度的大小取决于
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2023-11-11 20:15:27
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1 TF-IDF算法介绍TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆文档频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词（Token）对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次
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2023-12-03 00:19:15
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数据增强的方法数据增强（Data Augmentation，简称DA），是指根据现有数据，合成新数据的一类方法。毕竟数据才是真正的效果天花板，有了更多数据后可以提升效果、增强模型泛化能力、提高鲁棒性等。然而由于NLP任务天生的难度，类似CV的裁剪方法可能会改变语义，既要保证数据质量又要保证多样性，使得大家在做数据增强时十分谨慎。作者根据生成样本的多样性程度，将数据增强分为以下三种方法：Paraph
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2023-08-21 13:51:31
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什么是数据增强数据增强（Data Augmentation）是一种通过让有限的数据产生更多的等价数据来人工扩展训练数据集的技术。它是克服训练数据不足的有效手段，目前在深度学习的各个领域中应用广泛。但是由于生成的数据与真实数据之间的差异，也不可避免地带来了噪声问题。为什么需要数据增强深度神经网络在许多任务中表现良好，但这些网络通常需要大量数据才能避免过度拟合。遗憾的是，许多场景无法获得大量数据，例如
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2024-08-02 20:02:57
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目录1 概述2. 方法2.1 随机drop和shuffle2.2 同义词替换2.3 回译2.4 文档裁剪2.5 生成对抗网络2.6 预训练的语言模型1 概述NLP中的数据是离散的。它的后果是我们无法对输入数据进行直接简单地转换，而大多数CV工具则没有这个限制，如domain randomization。 小的扰动可能会改变含义。在NLP中，删掉一个否定词可能会改变整个
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2023-09-14 16:32:32
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一、数据增强的背景和应用场景随着AI技术的逐步发展，更好的神经网络模型对数据规模的要求也逐步提升。而在分类任务中，若不同类别数据量相差很大，模型则会出现过拟合现象，严重影响预测的正确性。从广义上来讲，有监督模型的效果相对半监督或无监督学习都是领先的。但是有监督模型需要获取大量的标注数据，当数据需求达到十万、百万甚至更多时，人工标注数据昂贵的代价已经让很多人望而却步。如何利用有限的标注数据，获取到更
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2023-12-08 12:42:32
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当前的模型基本求解的是数据集，而非任务，所以数据显得异常重要。图像中可以通过旋转、翻转变换、rgb转灰度、加入白噪声等方式增强数据，其语义不会发生改变，但是NLP中却往往发生语义改变，针对NLP的一些数据增强方法进行了探索。同义词替换应该是最早的方法， 通过对于语句中的同义词替换，保证语义不变性，根据同义词的来源，又可以分为几种方案WordNet通过WrodNet中的同义词召回相近似的词语，见im
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2024-03-14 12:09:09
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# NLP 分词与新词汇提取入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，分词和新词汇提取是基础而重要的任务。下面将带领你了解实现“NLP 分词 新词汇”的流程以及相应的 Python 代码示例。我们将使用 `jieba` 库作为分词工具。
## 流程概述
以下是实现 NLP 分词与提取新词汇的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-25 05:11:43
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# NLP词汇聚类方法探索
自然语言处理（NLP）作为一门跨学科的技术，近年来在文本分析、机器翻译和语音识别等领域取得了显著成果。词汇聚类方法是NLP中的一项重要技术，它可以将相似意义的词汇聚集在一起，从而提高文本分析的效率和准确性。在本文中，我们将探讨NLP词汇聚类方法的基本原理与实现，最终给出相关的代码示例。
## 词汇聚类的基本原理
词汇聚类的目标是将在语义上相似的词汇归为同一类。常用
原创
2024-10-22 05:26:31
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有时,简单的算法也有其实用的意义,由于之前公司内部搜索引擎优化的需要,我根据《编程珠玑》中查找英文单词变位词的算法，来实现搜索纠错的功能。在搜索时，有时记不住单词，会出现拼写错误的情况，例如，搜索“height”时手误，搜索了“heigth”，那么我们要在搜索不到的情况下，给他变位词作为提示（注：因为公司内部搜索，该算法已经够用，真正的搜索引擎应该是采用更高效的算法，请有经验的前辈赐教）。算法分三
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2024-09-13 17:12:37
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如何进行词汇标注呢？首先进行数据预处理，例如如果给定的是句子，先要对句子进行分割；最简单的标注器，可以给定词汇使用得最频繁的词性作为标注器中该词汇的词性，但是由于词汇存在二义性，使得这种标注准确度受限，通过上下文语境，可以在一定程度上解决这个问题，可以采用N-gram标注器，此外，Brill标注器具有修正功能。为了使python的中文注释正确，必须在开头加上一句代码# -*- coding: ut
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2023-08-31 07:18:50
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# NLP 中文增强
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。在NLP领域，针对中文文本的处理技术也备受关注，由于中文语言的复杂性和特殊性，中文NLP技术的发展具有一定的挑战性。为了提高中文NLP的处理效率和准确性，研究人员们努力开发各种中文增强技术，旨在优化中文文本的处理和分析。
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原创
2024-05-29 05:39:01
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在当今信息爆炸的时代， Natural Language Processing (NLP) 技术在信息提取、数据分析等多个场景中扮演着重要的角色。尤其在识别短句中的重点词汇方面，它能够显著提高信息处理的效率与准确性。接下来，我们将详细记录如何解决“nlp 识别短句中的重点词汇”的过程。
## 业务场景分析
为了理解这一技术的必要性，我们首先进行业务场景分析。许多企业在日常运营中需要快速分析大量
数据增强–目的利用有限的标注数据，获得到更多的标注数据，减少网络中的过拟合现象，训练出泛化能力更强的网络 数据增强起初在计算机视觉领域应用较多，主要是运用各种技术生成新的训练样本，可以通过对图像的平移、旋转、压缩、调整色彩等方式创造新的数据。 而在nlp领域中数据是离散的，这导致我们无法直接简单的转换（换掉一个词可能影响整个句子的含义）。因此就需要研究具有针对性的文本数据增强技术；数据增强–技术传
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2023-07-28 09:22:36
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