自然语言处理领域的文本数据增强技术综述

NLP中数据增强的综述，快速的生成大量的训练数据 在自然语言处理（NLP）领域中，数据增强技术对于提高模型的表现和减少数据的依赖非常重要。与计算机视觉领域不同，NLP中的数据增强并不像图像增强那样方便。图像增强可以通过简单的操作，如旋转或将其转换为灰度，并不会改变其语义。但是，NLP中的文本数据增强需要更加细腻和复杂的操作。 在本文中，我们将讨论当前用于增加文本数据的方法。这些方法可以在不改变句子主旨的情况下替换文本中的单词。基于词典的替换和基于词向量的替换是两种常见的方法。 基于词典的替换是指使用同义词词典将句子中的单词替换为同义词。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。Zhang et al.在其2015年的论文“Character-level Convolutional Networks for Text Classification”中使用了这种技术。Mueller et al.也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。 基于词向量的替换是指使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。 例如，你可以用三个最相似的单词来替换句子中的单词，并得到文本的三个变体。使用像Gensim这样的包来访问预先训练好的字向量和获取最近的邻居是很容易的。例如，这里我们通过训练推特上的单词向量找到了单词“awesome”的同义词。你会得到5个最相似的单词和余弦相似度。 此外，还有其他一些数据增强技术，如Masked Language Model、数据augmentation等。Masked Language Model是指使用BERT、ROBERTA和ALBERT这样的模型来生成文本的mask tokens，然后使用这些tokens来训练模型。数据augmentation是指使用一些技术，如随机删除、插入、替换等来生成新的文本数据。 数据增强技术在NLP领域中非常重要，它可以帮助我们快速生成大量的训练数据，从而提高模型的表现和减少数据的依赖。