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数据增强技术论文：EDA:EasyDataAugmentationTechniquesforBoostingPerformanceonTextClassificationTasks增强技术方法同义词替换（synonymreplacement）：从句子中随机选择n个非停用词，对每一个词随机用它的同义词替换随机插入（randominsertion）：从句子中随机选...
值得注意的是，在EDA技术的帮助，数据量规模仅有原数据集的50%时，模型性能已经超过了不使用EDA时在100%数据上的表现。此外，在19年11月由IBM研究团队发表的一项新的文本增强技术的研究中[2]，也对EDA技术进行了对照实验：
近期接手一个项目，时关于深度学习文本分类，我用的是keras深度学习框架LSTM模型，学习前首先得对数据进行处理，由于文本类别比较多有96类，并且有部分类别数据量比较少，这将会影响算法的拟合，我首先想到的是过采样的方法，但是过采样对文本数据无用，所以得先进行词向量的转换，转换…
将待数据增强的句子（如中文句子）翻译成另外一种语言，如英语、日语等；然后将翻译后的句子回译回中文句子；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数据增强。2.6交叉增强篇2.6.1什么是交叉增强篇
数据增强一套技术，可提高训练数据集的大小和质量，以便您可以使用它们来构建更好的深度学习模型。.在计算视觉领域，生成增强图像相对容易。.即使引入噪声或裁剪图像的一部分，模型仍可以对图像进行分类，数据增强有一系列简单有效的方法可供选择...
EDA实验报告焦中毅201300121069实验14选1数据选择器的设计一、实验目的1．学习EDA软件的基本操作。2．学习使用原理图进行设计输入。3．初步掌握器件设计输入、编译、和编程…
推荐｜深度学习领域引用最多的20篇论文，建议收藏！.深度学习是机器学习和统计学交叉领域的一个子集，在过去的几年里得到快速的发展。.强大的开源工具以及大数据爆发使其取得令人惊讶的突破进展。.本文根据微软学术（academic.microsoft）的引用量...
如果是，那么我们使用这个新句子作为原始文本的数据增强。你还可以同时使用不同的语言运行反向翻译以生成更多的变体。如下图所示，我们将一个英语句子翻译成三种目标语言：法语、汉语、意大利语，然后再将其翻译回英语。
文本增强能有效降低模型对数据及其质量的依赖，显著提升效果。导读：大家好，我是机智的叉烧，这是我NLP.TM系列下的第32篇文章(部分文章还未更新到知乎中，微信公众号下有)。在大多数情况下数据量、多样性不足，…
NLP的EDA数据增强技术1.同义词替换(SR:SynonymsReplace):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。2.随机...
38人赞同了该文章在机器学习项目中,数据集对算法模型的性能是有很大的影响的,特别是现在深度学习,对于数据集的要求就更高了,经常我们都可能会遇到数据集数量太少的情况,这时候除了...
文本数据增强有很多方法,包括seqGAN,CircleGAN,语境增强等等,NLP涉及领域十分多,目前仍然处于亟待探索和发展得阶段,数据量小就是一个无法解决得问题。为此我改...
EDA(easydataaugmentation)是一种应用于文本分类的简单的数据增强技术,由4种方法组成,分别是:同义词替换、随机插入、随机替换与随机删除,论文证明使用EDA的数据增强技术可以在小样本学习中显著...
在这篇论文中,作者提出所谓的EDA,即简单数据增强(easydataaugmentation),包括了四种方法:同义词替换、随机插入、随机交换、随机删除。作者使用了CNN和RNN分别在五种不同的文本分类任务中做了实...
我的感觉是,文本数据增强的有效方法(同义句生成):一个是回译(翻译两次,例如中文到英文,然后英文再到中文),另外一个就是EDA(同义词替换、插入、交换和删除),插入和交换当时确实没有想...
EDA数据增强技术在卷积和RNN神经网络中都证明很有效果,尤其对于小的数据集,本论文在5种分类任务下进行测试,发现在使用EDA技术的情况下,只使用50%的数据集就能...
文本数据增强方法(EDA和回译)代码，解压密码在https://blog.csdn.net/herosunly/article/details/...
机器学习AnimplementofthepaperofEDAforChinesecorpus.中文语料的EDA数据增强工具。NLP数据增强。论文阅读笔记。资源推荐资源评论nlpcda:一键中文数据增强包;NLP数据...
EDA的增强比率:虽然看起来效果不明显,但也聊胜于无吧,尤其是分类训练语料少的时候,比如说几十条数据,想想都让人绝望呀。三、中文实现:相信这个算法很容易理解,自己的中文版在初始版本的基础上...