NLP中数据增强的综述，快速的生成大量的训练数据_nlp的训练模型如何累加数据

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。

方法

1. 词汇替换

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替换为同义词。例如，我们可以使用WordNet的英语词汇数据库来查找同义词，然后执行替换。它是一个手动管理的数据库，其中包含单词之间的关系。

• Zhang et al.在其2015年的论文“Character-level Convolutional Networks for Text Classification”中使用了这一技术。Mueller et al.使用了类似的策略来为他们的句子相似模型生成了额外的10K训练样本。NLTK提供了对WordNet的编程接口。你还可以使用TextBlob API。还有一个名为PPDB的数据库，其中包含数百万条词的解释，你可以通过编程的方式下载和访问它们。
• 基于词向量的替换在这种方法中，我们采用预先训练好的单词嵌入，如Word2Vec、GloVe、FastText、Sent2Vec，并使用嵌入空间中最近的相邻单词替换句子中的某些单词。Jiao et al.在他们的论文“TinyBert”中使用了这种技术，以提高他们的语言模型在下游任务上的泛化能力。Wang et al.使用它来增加学习主题模型所需的tweet。