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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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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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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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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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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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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摘要由于越来越多的研究在低资源领域、新任务和需要大量训练数据的大规模神经网络中，NLP中的数据增强最近引起广泛的兴趣。尽管研究工作剧增，但对这个领域的探索仍然不够，也许是由于NLP本身的挑战带来的。这篇论文中，我们通过结构化的方式总结相关文献，给出了一个全面的、统一的数据增强综述。首先，介绍了NLP中数据增强的动机，从方法论上论述了这些有代表性的方法。其次，我们强调了用在NLP领域和任务上的数据增
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2023-11-13 20:15:41
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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。 方法 1. 词汇替换 这种方法试图在
# NLP中的中文数据增强：原理与实践
在自然语言处理（NLP）中，数据增强是一种旨在提升模型性能的技术。通过合成新的训练数据，数据增强能够缓解模型的过拟合，提高其泛化能力。本文将探讨中文数据增强的基本原理及几种常用方法，并提供相关代码示例来帮助大家理解。
## 数据增强的优点
数据增强具有以下优点：
1. **提升模型泛化能力**：增加训练集的多样性，减少过拟合的风险。
2. **缓解数
随着信息技术的高速发展、数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据量急剧增长，大量的信息给人们带来方便的同时，也带来了诸如：信息过量难以消化，信息真假难以辨识，信息安全难以保证，信息形式不一致难以统一处理等问题。如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。 数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可
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2024-09-21 08:55:19
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当谈及深度学习中的自然语言处理（NLP）任务时，Transformer已经成为了一种极为流行的神经网络架构。其在翻译、摘要、语音识别等任务中的出色表现使得它备受关注。那么，究竟什么是Transformer？它是如何工作的？本文将会从Attention机制入手，深入探讨Transformer的原理。Attention机制在传统的NLP任务中，RNN（循环神经网络）是一种经常被使用的架构。然而，由于其
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2024-09-07 08:10:58
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文章目录1.前言2.详细过程3.实验4.总结 1.前言数据增强一直都是 CV、NLP 领域广泛应用的技术，尤其是在数据资源极少的情况下。简单来说，就是扩充训练集的规模来缓解过拟合的问题，提高深度神经网络的鲁棒性。在 NLP 领域，数据增强的方法通常有: 1）对文本进行增删改；2）回译（翻译到一种语言再翻译回来）；3）通过 dropout；4）mixup 技术等。本文主要介绍一篇 ACL 2022
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2023-12-20 06:08:26
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图像增广通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可以调整亮度、色彩等因素来降低模型对色彩的敏感度。1翻转和裁剪，2变化颜色（亮度、对比度、饱和度和色调）
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2024-03-01 14:16:40
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NLP数据增强技术1. 词汇替换 Lexical Substitution基于词典的替换 Thesaurus-based substitution基于词向量的替换 Word-Embeddings Substitution带遮蔽的语言模型 Masked Language Modle基于TF-IDF 的词替换2. 反向翻译 Back Translation3. 文本表面转换 Text Surface
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2023-09-14 12:35:22
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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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2024-05-19 08:21:23
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在计算机广泛应用的今天，数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。各种类型信号采集的难易程度差别很大。 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统以分词技术为基础，集成了全文精准检索、新词发现、分词标注、统计分析、关键词提取、热点分析、文本分类过滤、文档去重、等功能，其中文精准搜索就是以数据采集系统为主要支撑。 灵玖软件Nlpir Parser文本语义挖掘系统数据
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2023-09-30 21:08:48
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一篇文章带你了解NLP文本预处理：步骤、示例 | 附github源码文本数据无处不在，比如每天的 Facebook、Twitter新闻等等。数据是新的石油，文本是我们需要钻得更深的油井。在我们真正使用这种油之前，我们必须对它进行预处理，使它适合我们的机器。对于数据也是一样，我们必须对数据进行清理和预处理，以符合我们的目的。这篇文章将包括一些简单的方法来清理和预处理文本数据的文本分析任务。数据集：2
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2023-09-28 23:09:36
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NLP 中文智能纠错 API 数据接口专注于中文语句智能纠错，基于 NLP，多模型参与纠错。1. 产品功能秒级 NLP 智能纠错性能；NLP 加载多个模型进行纠错处理；返回纠正字符以及对应位置索引；底层模型以及语料库持续更新集成中；数据持续更新与维护；全接口支持 HTTPS（TLS v1.0 / v1.1 / v1.2 / v1.3）；全面兼容 Apple ATS；全国多节点 CDN 部署；接口极
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2024-03-01 20:56:40
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一、数据增强/Data Argumentation概述我们常常会遇到数据不足的情况。比如，你遇到的一个任务，目前只有小几百的数据，然而，你知道目前现在流行的最先进的神经网络都是成千上万的图片数据。你知道有人提及大的数据集是效果好的保证。对自己数据集小感到失望，你怀疑在我的小数据集上能使我的“最先进的”神经网络能表现好吗？答案是：是！在我们开始是这件事发生之前，我们需要先反思几个问题。1、为什么需要
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2024-01-13 17:59:27
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一、常用到的第三发工具NLP常用基本工具
• jieba:
• https://github.com/fxsjy/jieba
• HanLP:
• http://hanlp.com/
• https://github.com/hankcs/pyhanlp
• snowNLP:
• http://gi
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2023-09-02 16:08:41
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