自然语言处理数据增强
时间: 2024-08-15 10:09:14 浏览: 93
自然语言处理(NLP)数据增强是一种技术,用于扩充训练数据集,以提高模型的泛化能力和鲁棒性。它通过模拟、变换或生成新的文本实例,保持原有的语义信息,帮助模型学习到更丰富的语言模式和表达。常见的数据增强方法包括:
1. **随机替换**:替换词汇表中的单词或短语,如同义词替换、错别字纠正等。
2. **随机插入和删除**:在句子中随机添加或移除一些词语,模拟真实世界中的拼写错误和断句变化。
3. **文本摘要或扩写**:对原文本进行压缩或扩展,创建简短版本或详细解释。
4. **语法转换**:改变句子结构,如改变被动为主动,或将祈使句改为陈述句等。
5. **情感或风格转换**:将文本的情绪或写作风格调整,例如从正式转为口语或反之。
这种策略有助于避免过拟合,尤其是在小数据集上,同时增强模型理解和生成文本的能力。
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