数据扩充增强便于深度学习时数据集不够的情况1. 使用方法1.1 首先修改文件夹位置source_pic_root_path = r'D:\py\VOC\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages'
source_xml_root_path = r'D:\py\VOC\VOCdevkit\VOC2007\Annotations'
img_save_path = r'D:\py\VOC\
深度学习的训练往往需要海量的数据，而如今数据又是如此的宝贵（如医学图像），因此如何利用有效的数据获得更好的效果呢？数据增强（data augmentation）就是一种常用的方法。工欲善其事必先利其器。先来看下实现本文数据增强所需要的必要环境：python3.5keras 2.0.4skimage 0.13.0温馨提醒：如果哪位小伙伴使用的不是这些库，可能要对代码稍加修改哈~这里有哪些数据增强的看
转载
2023-11-27 10:11:32
171阅读
背景有朋友在进行yolo的训练过程中遇到了数量量不够的情况，毕竟标注数据是实在太困难，另外真实场景的数据也不是那么容易获得。那么该如何缓解这种窘境呢？答案就是数据增强。数据增强方案合成增强，假如你想识别的是一个死的物体，比如煤气罐。。而你又不想自己在各种场景下去拍照制作训练数据，那么进行数据合成算是一个思路。如果是猫狗这种动物的话，最后还是老老实实的收集数据图像变换，利用keras，对图片的角度、
转载
2024-07-01 14:03:53
59阅读
# 文本数据增强与PyTorch
文本数据增强是一种提高自然语言处理（NLP）模型性能的有效技术。通过生成更多的训练样本，模型可以获得更强的泛化能力，减少过拟合。在本文中，我们将探讨文本数据增强的基本概念，介绍几种常用的增强方法，并提供基于PyTorch的代码示例。
## 什么是文本数据增强？
文本数据增强是通过对现有文本数据进行变换来创造新样本的方法。这些变换可以包括同义词替换、随机插入、
当前的有监督的深度学习模型，如果想获得高性能，需要依赖于大量的标注训练数据。然后，在实际上项目中，往往存在训练样本少、标注数据成本高等情况。在这种情况下，我们就需要用到文本数据增强技术。1 回译法（Back Translation） 回译法即将原有的句子翻译为其他语言，然后再翻译回原语言。原句：每周三在解决会议室进行Smart Calendar周会。输出：百度翻译：每周三在解决方案会议室举行
转载
2024-06-03 13:28:42
243阅读
背景本质上是增加少类样本（数量少或者类型单一）的数量具体场景包括
少样本场景（如文本标注耗时耗力很难获取很多）分类任务中样本不均衡（note：常见方法-欠采样 ( undersampling ) 和过采样 ( oversampling ) 会对模型带来怎样的影响？)半监督训练（19年google半监督学习算法 UDA 可以看出[6]，文本数据增强技术可以用在无标签样本上，以构造出半监督训练所
转载
2023-10-10 20:51:34
124阅读
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx一．概述文本复述任务是指把一句/段文本A改写成文本B，要求文本B采用与文本A略有差异...
转载
2022-04-23 20:03:21
1162阅读
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx一．概述文本复述任务是指把一句/段文本A改写成文本B，要求文本B采用与文本A略有差异...
转载
2021-10-26 14:32:40
1055阅读
**英文文本数据增强在自然语言处理中扮演着重要的角色。Python提供了许多库和工具，可以方便地实现数据增强的功能。本文将介绍如何使用Python实现英文文本数据增强，并提供示例代码。**
## 什么是数据增强？
数据增强是指通过对原始数据进行各种变换和扩充，生成更多样化、更丰富的数据集。在自然语言处理任务中，数据增强可以帮助我们解决数据不平衡、过拟合等问题，提高模型的泛化能力和性能。
##
原创
2023-12-30 11:29:51
98阅读
原标题：干货 | NLP数据处理工具——torchtext本文为 AI 研习社社区用户 @Dendi独家投稿内容，欢迎扫描底部社区名片访问 @Dendi的主页，查看更多内容。01.概述在处理NLP任务时除了需要优秀的神经网络还需要方便、高效的数据预处理工具。今天介绍一款优秀的NLP数据处理工具torchtext。NLP常见的数据预处理工作如下：Load File：数据文件加载；Tokenizati
转载
2024-07-18 21:01:37
237阅读
一、文本数据分析文本数据分析的作用:文本数据分析能够有效帮助我们理解数据语料, 快速检查出语料可能存在的问题, 并指导之后模型训练过程中一些超参数的选择.常用的几种文本数据分析方法:标签数量分布句子长度分布词频统计与关键词词云说明:我们将基于真实的中文酒店评论语料来讲解常用的几种文本数据分析方法.中文酒店评论语料:属于二分类的中文情感分析语料, 该语料存放在"./cn_data"目录下.其中tra
原创
2023-01-12 07:12:06
586阅读
平常学习或是工作需要，我们会想要复制网页上的文字内容，但是现在的网页非常不单纯，我简单列举几个我遇到的网页,当我看中了网页上的内容，想要复制其内容的时候，各种二维码，VIP的限制页面便会弹出，而这些无一例外地对我们充分利用网络资源形成了限制，造成了困扰。那么如何解决这个问题呢，我还是使用Python来帮忙，你可能会提及爬虫，因为我们的应用场景是复制少量文字到自己的电脑上，没有必要大张旗鼓地写出爬虫
转载
2024-08-14 11:22:41
8阅读
python 爬虫入门–文字爬取对于爬虫，相信大家都不陌生，但是如何入门，大家还是停留在了解认知阶段吗？那可以试试下边的方法，一起来试一下。首先我们试试爬取网页中的***文本信息***使用的是我们的一个requests 第三方库。#使用 import 导入requests库
import requests
# 使用requests库中 get方法，打开网址
r = requests.get('ht
转载
2023-08-04 16:22:08
227阅读
# 时序数据增强在 Python 中的实现
时序数据增强在数据科学和机器学习领域中是一个重要的技术，尤其是当你面对有限的数据集时。它可以帮助我们通过生成新的数据样本来提高模型的泛化能力。本文将指导你如何在 Python 中实现时序数据增强，从整体流程到具体代码实现，希望能够帮助刚入行的小白更好地理解和应用这一技术。
## 整体流程
下面的表格展示了实现时序数据增强的主要步骤：
| 步骤 |
一、前期准备这是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。在这个例子中，我们将使用AG News数据集进行文本分类。1.1 加载数据import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import transforms,datasets
import os,PIL,pathlib,warnings
w
转载
2023-10-03 10:43:20
216阅读
原始txt文件程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中程序实现import csv
filename = "./test/test.txt"
Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv"
Individual_log_file = "./test/Individual_test.csv"
DNA_log = [] # 精英种群个体日志mod9=1-8
转载
2023-06-20 21:17:58
167阅读
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayxtextgen, Text Generation models. 文本生成，包括：UDA，Seq2Seq，ERNIE-GEN，BERT，XLNet，GPT-2等模型实现，开箱即用。SolutionUDA，非核心词替换EDA，简单数据增广技术：相似词、同义词替换，随机词插入、删除、替换回译（bt,
转载
2021-11-29 11:52:57
574阅读
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayxtextgen, Text Generation models. 文本生成，包括：UDA，Seq2Seq...
转载
2022-01-11 15:28:57
445阅读
谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调，这样的模型在不同的任务均得到了目前为止最好的结果，并且有一些结果相比此前的最佳成绩得到了幅度不小的提升。但是如此好的效果并不是随便突然的一个凭空出现的想法导致的，而是作者结合NLP最近几年表现优异的模型的结果
转载
2023-12-29 23:39:51
108阅读
# 用Python实现时序数据的数据增强
## 引言
在机器学习和深度学习中，数据增强是一种通过对已有数据进行各种变换和操作来提高模型泛化能力的方法。时序数据（例如时间序列数据、传感器数据等）的数据增强同样重要。本文将向您介绍如何使用Python进行时序数据的增强，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
为了实现时序数据的增强，以下是整个流程的简要步骤：
| 步骤 | 描述
