NLP 数据增强_文本数据增强方法代码

1. 基于 Word-Embeddings 的替换

采用预先训练好的词向量，如 Word2Vec、GloVe、FastText，用向量空间中距离最近的单词替换原始句子中的单词。 Jiao等人在他们的论文 “TinyBert” 中使用了这种方法，以改进语言模型在下游任务上的泛化性；Wang 等人使用它来对 tweet 语料进行数据增强来学习主题模型。

# pip install gensim
import gensim.downloader as api

model = api.load('glove-twitter-25')  
model.most_similar('awesome', topn=5)
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运行结果：

[('amazing', 0.9687871932983398),
 ('best', 0.9600659608840942),
 ('fun', 0.9331520795822144),
 ('fantastic', 0.9313924312591553),
 ('perfect', 0.9243415594100952)]
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2. 基于 Masked Language Model 的替换

像 BERT、ROBERTA 和 ALBERT 这样基于 Transformer 的模型已经使用 “Masked Language Modeling” 的方式，即模型要根据上下文来预测被 Mask 的词语，通过这种方式在大规模的文本上进行预训练。
Masked Language Modeling 同样可以用来做文本的数据增强。例如，可以使用一个预先训练好的 BERT 模型，然后对文本的某些部分进行 Mask，让 BERT 模型预测被 Mask 的词语。

这种方法叫 Mask Predictions。和之前的方法相比，这种方法生成的文本在语法上更加通顺，因为模型在进行预测的时候考虑了上下文信息。可以很方便的使用 HuggingFace 的 transfomers 库，通过设置要替换的词语并生成预测来做文本的数据增强。

from transformers import pipeline
nlp = pipeline('fill-mask')
nlp('This is <mask> cool')

output:
[{'score': 0.515411913394928,
  'sequence': '<s> This is pretty cool</s>',
  'token': 1256},
 {'score': 0.1166248694062233,
  'sequence': '<s> This is really cool</s>',
  'token': 269},
 {'score': 0.07387523353099823,
  'sequence': '<s> This is super cool</s>',
  'token': 2422},
 {'score': 0.04272908344864845,
  'sequence': '<s> This is kinda cool</s>',
  'token': 24282},
 {'score': 0.034715913236141205,
  'sequence': '<s> This is very cool</s>',
  'token': 182}]
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然而，这种方法的一个需要注意的地方是如何确定要 Mask 文本的哪一部分，一般需要使用启发式的方法来决定 Mask 的地方，否则生成的文本可能无法保留原句的含义。

3. 基于 TF-IDF 的替换

TF-IDF 分数较低的单词（停用词）不能提供信息，因此可以在不影响句子的基本真值标签的情况下替换它们。

4. Back Translation（回译）

• 找一些句子(如英语)，翻译成另一种语言，如法语
• 把法语句子翻译成英语句子
• 检查新句子是否与原来的句子不同。如果是，那么我们使用这个新句子作为原始文本的补充版本。
  
  还可以同时使用多种不同的语言来进行回译以生成更多的文本变体。如下图所示，将一个英语句子翻译成目标语言，然后再将其翻译成三种目标语言:法语、汉语和意大利语。
  
  对于如何实现回译，可以使用 TextBlob 或者谷歌翻译API。

5. 生成式的方法

尝试在生成额外的训练数据的同时保留原始类别的标签。

Conditional Pre-trained Language Models

这种方法最早是由 Anaby-Tavor 等人在他们的论文 “Not Enough Data? Deep Learning to the Rescue!” Kumar等人最近的一篇论文在多个基于 Transformer 的预训练模型中验证了这一想法。

问题的表述如下:

1. 在训练数据中预先加入类别标签，如下图所示。
2. 在这个修改过的训练数据上 finetune 一个大型的预训练语言模型 (BERT/GPT2/BART) 。对于 GPT2，目标是去做生成任务；而对于 BERT，目标是要去预测被 Mask 的词语。
3. 使用经过 finetune 的语言模型，可以使用类标签和几个初始单词作为模型的提示词来生成新的数据。本文使用每条训练数据的前 3 个初始词来为训练数据做数据增强。

nlpaug 和 textattack 等第三方 Python 库提供了简单易用的 API，可以轻松使用上面介绍的 NLP 数据增强方法。

6. 改写（paraphrase）

在线改写工具

finetune gpt2 or T5