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【工程实践】使用EDA(Easy Data Augmentation)做数据增强_eda数据增强

作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-06-10 00:46:56

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eda数据增强

工程项目中，由于数据量不够，经常需要用到数据增强技术，尝试使用EDA进行数据增强。

1.EDA简介

EDA是一种简单但是非常有效的文本数据增强方法，是由美国Protago实验室发表于 EMNLP-IJCNLP 2019 会议。EDA来自论文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks》

对于提高文本分类任务性能的简单数据增强技术，文中提出了四种数据增强技术方案，具体包括同义词替换，随机插入，随机交换，随机删除。并在深度学习模型RNN和CNN上用五个数据集做了文本分类实验的对比研究，实验中，作者根据数据集大小将训练集分为3种规模，用于比较EDA技术在训练数据集规模上的影响。实验也表明了，EDA提升了文本分类的效果。

2.增强方法

2-1. 同义词替换(Synonym Replacement, SR)

1.从文本中随机选取n个不属于停用词集的单词，并随机选择其同义词替换它们。

2.不考虑 stopwords，在句子中随机抽取n个词，然后从同义词词典中随机抽取同义词，并进行替换。关于同义词可以使用开源同义词表+领域自定义词表来建立。

注：需要借助synonyms库完成同义词的选择


def synonym_replacement(words, n):
    new_words = words.copy()
    random_word_list = list(set([word for word in words if word not in stop_words]))
    random.shuffle(random_word_list)
    num_replaced = 0
    for random_word in random_word_list:
        synonyms = get_synonyms(random_word)
        if len(synonyms) >= 1:
            synonym = random.choice(synonyms)
            new_words = [synonym if word == random_word else word for word in new_words]
            num_replaced += 1
        if num_replaced >= n:
            break
 
    sentence = ' '.join(new_words)
    new_words = sentence.split(' ')
 
    return new_words
 
def get_synonyms(word):
    return synonyms.nearby(word)[0]

2-2.随机插入(Random Insertion, RI)

从文本中随机选择一个不在停用词表中的词，从它的同义词词集中随机选择一个词，插入到句子中的随机位置，并将该步骤重复 n 次。


def random_insertion(words, n):
    new_words = words.copy()
    for _ in range(n):
        add_word(new_words)
    return new_words
 
def add_word(new_words):
    synonyms = []
    counter = 0
    while len(synonyms) < 1:
        random_word = new_words[random.randint(0, len(new_words) - 1)]
        synonyms = get_synonyms(random_word)
        counter += 1
        if counter >= 10:
            return
    random_synonym = random.choice(synonyms)
    random_idx = random.randint(0, len(new_words) - 1)
    new_words.insert(random_idx, random_synonym)

2-3.随机交换(Random Swap, RS)

句子中，随机选择两个词，位置交换。该过程可以重复n次。（swap_word 函数中随机产生两个序列下标，如果相同最多重新生成三次。）


def random_swap(words, n):
    new_words = words.copy()
    for _ in range(n):
        new_words = swap_word(new_words)
    return new_words
 
 
def swap_word(new_words):
    random_idx_1 = random.randint(0, len(new_words) - 1)
    random_idx_2 = random_idx_1
    counter = 0
    while random_idx_2 == random_idx_1:
        random_idx_2 = random.randint(0, len(new_words) - 1)
        counter += 1
        if counter > 3:
            return new_words
    new_words[random_idx_1], new_words[random_idx_2] = new_words[random_idx_2], new_words[random_idx_1]
    return new_words

2-4.随机删除(Random Deletion, RD)

用概率 p 随机删除文本中的单词。如果句子中只有一个单词，则直接返回。如果句子中所有单词都被删掉，则随机返回一个单词。


def random_deletion(words, p):
    if len(words) == 1:
        return words
 
    new_words = []
    for word in words:
        r = random.uniform(0, 1)
        if r > p:
            new_words.append(word)
 
    if len(new_words) == 0:
        rand_int = random.randint(0, len(words) - 1)
        return [words[rand_int]]
 
    return new_words

3.问题总结

3-1.若句子中有多个单词被改变了，那么句子的原始标签类别是否还会有效？

为了验证通过EDA方法产生的数据是否原数据特征一致，作者在Pro-Con数据集上进行数据的对比分析。

具体方法：首先，使用RNN在一未使用EDA过的数据集上进行训练；然后，对测试集进行EDA扩增，每个原始句子扩增出9个增强的句子，将这些句子作为测试集输入到RNN中；最后，从最后一个全连接层取出输出向量。应用t-SNE技术，将这些向量以二维的形式表示出来。如下图所示。下图中大三角和大圆圈都是原来的句子，小三角和小圆圈表示使用EDA技术进行数据增强的句子，可以看出来绝大多数原数据和EDA增强数据保持一致，即没有发生语义偏移，故而文中提出的4种数据增强技术不会影响文本的原始标签。

3-2.对于EDA中的每个方法，单独提升的效果如何？

为了确定性能的提升到底是由四种数据增强方式中哪一种，或哪几种方式起到的作用，以及哪种方式起到的作用比较大，作者做了消融研究——分别单独使用其中一种数据增强方式进行实验研究。并得到如下实验结果。

上图中，参数α表示四种数据增强方式里被改变的单词数量占原文本长度的比例，实验中取α={0.05，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5}。

对于同义词替换（SR），当α较小时，实验性能提升明显，但是α变大时性能有所下降，可能是因为替换过多单词时改变了原文本的含义；

对于随机插入（RI），α在上述范围内的取值使得实验性能保持相对稳定，可能是因为随机插入的方法使得原文本中的单词顺序保持相对稳定；

对于随机交换（RS），当α≤0.2时实验性能提升明显，当α≥0.3时性能有所下降，因为过多的单词位置交换打乱了原文本的整体顺序，改变了文本含义；

对于随机删除（RD），当α较小时能够使得实验性能达到最高，但是α变大时能严重降低实验性能，因为删除过多单词时，句子难以理解，是的文本丢失语义信息。

消融实验得出的结论是，对于每个方法在小数据集上取得的效果更明显。 α如果太大的话，甚至会降低模型表现效果， α=0.1似乎是最佳值。

3-3.如何选取合适的增强语句个数？

在较小的数据集上，模型容易过拟合，因此生成多一点的语料能取得较好的效果。对于较大的数据集，每句话生成超过4个句子对于模型的效果提升就没有太大帮助。因此，作者推荐实际使用中的一些参数选取如下表所示。

naug ：每个原始语句的增强语句个数;Ntrain ：训练集大小

3-4.EDA提高文本分类的效果的原理是什么？

1.生成类似于原始数据的增强数据会引入一定程度的噪声，有助于防止过拟合；

2.使用EDA可以通过同义词替换和随机插入操作引入新的词汇，允许模型泛化到那些在测试集中但不在训练集中的单词；

4. EDA数据增强代码实现

4-1 说明

代码实现中是需要jieba分词，停用词表（默认使用哈工大停用词表），以及一个提供同义词的包(Synonyms)。

4-2 代码实现


import pandas as pd
import json
from tqdm import tqdm
 
# !/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
import re
import random
from random import shuffle
random.seed(2019)
import synonyms 
# 停用词列表，默认使用哈工大停用词表
f = open('/home/zhenhengdong/WORk/Classfier/Dates/stopWord.json', encoding='utf-8')
stop_words = list()
for stop_word in f.readlines():
    stop_words.append(stop_word[:-1])
# 文本清理
import re
def get_only_chars(line):
    #1.清除所有的数字
 
########################################################################
# 同义词替换
# 替换一个语句中的n个单词为其同义词
########################################################################
 
def synonym_replacement(words, n):
    new_words = words.copy()
    random_word_list = list(set([word for word in words if word not in stop_words]))
    random.shuffle(random_word_list)
    num_replaced = 0
    for random_word in random_word_list:
        synonyms = get_synonyms(random_word)
        if len(synonyms) >= 1:
            synonym = random.choice(synonyms)
            new_words = [synonym if word == random_word else word for word in new_words]
            num_replaced += 1
        if num_replaced >= n:
            break
 
    sentence = ' '.join(new_words)
    new_words = sentence.split(' ')
 
    return new_words
 
def get_synonyms(word):
    return synonyms.nearby(word)[0]
 
########################################################################
# 随机插入
# 随机在语句中插入n个词
########################################################################
def random_insertion(words, n):
    new_words = words.copy()
    for _ in range(n):
        add_word(new_words)
    return new_words
 
 
def add_word(new_words):
    synonyms = []
    counter = 0
    while len(synonyms) < 1:
        random_word = new_words[random.randint(0, len(new_words) - 1)]
        synonyms = get_synonyms(random_word)
        counter += 1
        if counter >= 10:
            return
    random_synonym = random.choice(synonyms)
    random_idx = random.randint(0, len(new_words) - 1)
    new_words.insert(random_idx, random_synonym)
 
########################################################################
# Random swap
# Randomly swap two words in the sentence n times
########################################################################
 
def random_swap(words, n):
    new_words = words.copy()
    for _ in range(n):
        new_words = swap_word(new_words)
    return new_words
 
 
def swap_word(new_words):
    random_idx_1 = random.randint(0, len(new_words) - 1)
    random_idx_2 = random_idx_1
    counter = 0
    while random_idx_2 == random_idx_1:
        random_idx_2 = random.randint(0, len(new_words) - 1)
        counter += 1
        if counter > 3:
            return new_words
    new_words[random_idx_1], new_words[random_idx_2] = new_words[random_idx_2], new_words[random_idx_1]
    return new_words
 
########################################################################
# 随机删除
# 以概率p删除语句中的词
########################################################################
def random_deletion(words, p):
    if len(words) == 1:
        return words
 
    new_words = []
    for word in words:
        r = random.uniform(0, 1)
        if r > p:
            new_words.append(word)
 
    if len(new_words) == 0:
        rand_int = random.randint(0, len(words) - 1)
        return [words[rand_int]]
 
    return new_words
 
########################################################################
# EDA函数
def eda_func(sentence, alpha_sr = 0.35, alpha_ri = 0.35, alpha_rs = 0.35, p_rd = 0.35, num_aug = 12):
    seg_list = jieba.cut(sentence)
    seg_list = " ".join(seg_list)
    words = list(seg_list.split())
    num_words = len(words)
 
    augmented_sentences = []
    num_new_per_technique = int(num_aug / 4)
    n_sr = max(1, int(alpha_sr * num_words))
    n_ri = max(1, int(alpha_ri * num_words))
    n_rs = max(1, int(alpha_rs * num_words))
 
    # print(words, "\n")
    # 同义词替换sr
    for _ in range(num_new_per_technique):
        a_words = synonym_replacement(words, n_sr)
        augmented_sentences.append(''.join(a_words))
    # 随机插入ri
    for _ in range(num_new_per_technique):
        a_words = random_insertion(words, n_ri)
        augmented_sentences.append(''.join(a_words))
    #
    # 随机交换rs
    for _ in range(num_new_per_technique):
        a_words = random_swap(words, n_rs)
        augmented_sentences.append(''.join(a_words))
    #
    #
    # 随机删除rd
    for _ in range(num_new_per_technique):
        a_words = random_deletion(words, p_rd)
        augmented_sentences.append(''.join(a_words))
 
    # print(augmented_sentences)
    shuffle(augmented_sentences)
 
    if num_aug >= 1:
        augmented_sentences = augmented_sentences[:num_aug]
    else:
        keep_prob = num_aug / len(augmented_sentences)
        augmented_sentences = [s for s in augmented_sentences if random.uniform(0, 1) < keep_prob]
 
    # augmented_sentences.append(seg_list)
 
def Data_Augmentation(item,num):
    augmented_sentence_dataframe = pd.DataFrame()
    for join_class in tqdm(stations_dict[item]):
        for index in range(len(new_data)):
            if new_data.loc[index].联合分类 == join_class:
                augmented_sentences = eda_func(sentence = new_data.loc[index]['内容'])[:num]
                for augmented_sentence in augmented_sentences:
                    creat_new_data = pd.DataFrame()
                    creat_new_data['内容'] = [augmented_sentence]
                    creat_new_data['反馈类型'] = [new_data.loc[index]['反馈类型']]
                    creat_new_data['一级分类'] = [new_data.loc[index]['一级分类']]
                    creat_new_data['二级分类'] = [new_data.loc[index]['二级分类']]
                    creat_new_data['联合分类'] = [new_data.loc[index]['联合分类']]
                    augmented_sentence_dataframe = pd.concat([augmented_sentence_dataframe, creat_new_data], ignore_index=True)
    print(len(augmented_sentence_dataframe))          
    return augmented_sentence_dataframe
 
if __name__ == '__main__':
    new_data = pd.read_csv('./Temp_data.csv')
    stations_dict = {}
    for index,key_values in enumerate(new_data.联合分类.value_counts().items()):
        if 1500 > key_values[1] > 1000:
            stations_dict.setdefault('1000', []).append(key_values[0])
        if 1000 > key_values[1] > 800:
            stations_dict.setdefault('800', []).append(key_values[0])
        if 800 > key_values[1] > 600:
            stations_dict.setdefault('600', []).append(key_values[0])
        if 600 > key_values[1] > 500:
            stations_dict.setdefault('500', []).append(key_values[0])
        if 500 > key_values[1] > 400:
            stations_dict.setdefault('400', []).append(key_values[0])
        if 400 > key_values[1] > 300:
            stations_dict.setdefault('300', []).append(key_values[0])
        if 300 > key_values[1] > 0:
            stations_dict.setdefault('0', []).append(key_values[0])
    Temp_data = pd.DataFrame()
    for item in stations_dict:
        if item == '1000':#13642
            augmented_sentence_dataframe = Data_Augmentation(item,num = 2)
            Temp_data = pd.concat([Temp_data, augmented_sentence_dataframe], ignore_index=True)
        if item == '800':#16503
            augmented_sentence_dataframe = Data_Augmentation(item,num = 3)
            Temp_data = pd.concat([Temp_data, augmented_sentence_dataframe], ignore_index=True)
        if item == '600':#23684
            augmented_sentence_dataframe = Data_Augmentation(item,num = 4)
            Temp_data = pd.concat([Temp_data, augmented_sentence_dataframe], ignore_index=True)
        if item == '500':#15186
            augmented_sentence_dataframe = Data_Augmentation(item,num = 6)
            Temp_data = pd.concat([Temp_data, augmented_sentence_dataframe], ignore_index=True)
        if item == '400':#20400
            augmented_sentence_dataframe = Data_Augmentation(item,num = 8)
            Temp_data = pd.concat([Temp_data, augmented_sentence_dataframe], ignore_index=True)
        if item == '300':#7137
            augmented_sentence_dataframe = Data_Augmentation(item,num = 9)
            Temp_data = pd.concat([Temp_data, augmented_sentence_dataframe], ignore_index=True)
        if item == '0':#3897
            augmented_sentence_dataframe = Data_Augmentation(item,num = 9)
            Temp_data = pd.concat([Temp_data, augmented_sentence_dataframe], ignore_index=True)
    #将合并的data存储
    Temp_data.to_csv('./Temp_data_single_sample.csv',index = False,encoding='utf8')

Reference:

1.https://www.zhihu.com/question/341361292/answer/2916784123

2.NLP中的数据增强：UDA、EDA_eda数据增强_快乐小码农的博客-CSDN博客

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