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
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
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
1057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
1008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
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
515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、
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
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
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
469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
369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
**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。
##
数据收集直接上一些别人整理的东西：10大类、142条数据源，中文NLP数据集线上搜索开放342个中、英文等NLP开源数据集分享自然语言处理（NLP）数据集整理数据增强数据不够怎么办，常见的数据增强的方法：一文了解NLP中的数据增强方法NLP中数据增强的综述，快速的生成大量的训练数据词汇替换基于同义词典的替换基于 Word-Embeddings 的替换基于 Masked Language Model
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
nlpag库提供了一组不同的文本增强技术，可以显著提高NLP任务的文本数据的质量和多样性。从同义词替换等简单操作到上下文词嵌入等高级技术，nlpag为该学科的学者和从业者提
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
186阅读
文本数据挖掘的同类软件产品的调研分析文本挖掘是从文本数据中获得有价值的信息和知识，是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。本人的课题是关于金融方向的文本数据挖掘，是数据挖掘的一个子方向。如今随着互联网金融的发展,消费者对于数据有更多的需求,投资人除基础数据以外,还希望能看到更多的趋势和内部
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
142阅读
文本分类的14种算法（3）：部分常用文本分类算法k临近算法所谓临近，就是指对于测试样本，找出训练集中与他最相似的一个样本，并将该样本的结果当作测试样本的结果输出。k临近算法利用“距离”的概念来描述样例间的相似程度：对于文本的特征向量（x1,x2,…,xn），把他当作一个n维的点，其与另一个文本（y1,y2,…,yn）的距离根号下(∑(xi-yi)^2)即两文本的相似程度。 可见k临近算法的计算量主
