文本数据增强方法

  当前的有监督的深度学习模型，如果想获得高性能，需要依赖于大量的标注训练数据。然后，在实际上项目中，往往存在训练样本少、标注数据成本高等情况。在这种情况下，我们就需要用到文本数据增强技术。

1 回译法（Back Translation）

  回译法即将原有的句子翻译为其他语言，然后再翻译回原语言。

原句：每周三在解决会议室进行Smart Calendar周会。

输出：

百度翻译：每周三在解决方案会议室举行每周智能日历会议。

有道翻译：智能日历每周例会每周三在会议室举行。

  回译的方法往往能够增加文本数据的多样性，相比替换词来说，有时可以改变句法结构等，并保留语义信息。但是，回译的方法产生的数据依赖于翻译的质量，大多数出现的翻译结果可能并不那么准确。

2 EDA（Easy Data Augmentation）

  EDA 包含四种简单但是强大的操作：同义词替换、随机插入、随机交换和随机删除。

（1）同义词替换（Synonym Replacement，SR）

  从句子中随机选择 $n$ 个非停用词，然后每个词随机选择一个同义词替换它们。举例如下：

原句：每周三在会议室进行项目汇报周会。

输出：每周五在会议室进行项目汇报周会。

（2）随机插入（Random Insertion，RI）

  从句子中随机选择一个非停用词，然后随机选择该词的一个同义词。将该同义词插入到句子中的随机位置。此过程重复 $n$ 次。举例如下：

原句：每周三在会议室进行项目汇报周会。

输出：每周三在会议室每周四进行项目汇报周会。

（3）随机交换（Random Swap，RS）

  从句子中随机选择两个词，交换位置。此过程重复 $n$ 次。举例如下：

原句：每周三在会议室进行项目汇报周会。

输出：每周三在项目进行会议室汇报周会。

（4）随机删除（Random Deletion，RD）

  句子中的每个词，以概率 $p$ 进行随机删除。举例如下：

原句：每周三在会议室进行项目汇报周会。

输出：每周三在进行项目汇报周会。

  值得一提的是，长句子相对于短句子，存在一个特性：长句比短句有更多的词，因此在保持原有的类别标签的情况下，长句能吸收更多的噪声。为了利用这个特性，EDA 的作者提出一个方法：基于句子长度来调整需要改变的词数。具体实现：

• 对同义词替换、随机插入和随机交换，遵循公式：$n=\alpha \ast l$，其中，$l$ 表示句子长度，$\alpha$ 表示一个句子中需要改变的词数的比例。
• 对随机删除，遵循公式：$p=\alpha$。
• 另外，每个原始句子，生成 $n_{aug}$ 个增强的句子。

  根据 EDA 作者的测试，EDA 在小的训练数据集上有更好的性能效果。

  针对上面的参数 $\alpha$ 和 $n_{aug}$ 的取值，EDA 作者推荐的使用参数如表-1所示。

  注意：因为 EDA 在进行数据增强操作的过程中，有可能会改变句子原来的意思，但是仍然保留原始的类别标签，从而产生了标签错误的句子。所以 EDA 存在降低模型性能的可能。

参考：

[1] 论文：EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks
[2] EDA 论文作者提供的 GitHub 地址
[3] EDA 中文版本的 GitHub 地址
[4] 微信公众号“AINLP”——数据增强在贝壳找房文本分类中的应用

最后

以上就是无聊乌龟为你收集整理的文本数据增强方法的全部内容，希望文章能够帮你解决文本数据增强方法所遇到的程序开发问题。

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