nlpaug 自然语言文字增强

最新推荐文章于 2025-09-02 00:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-02 00:00:00 发布 · 1.6k 阅读

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#深度学习 #机器学习

博客介绍了NLP中的文本增强方法，包括同义词替换和上下文词嵌入增强器。还给出了相关参考资料链接，如towardsdatascience文章，以及文档和代码示例链接，同时提到下载谷歌预训练模型。

1.同义词替换


import nlpaug.augmenter.word as naw
text = "hello Word!"
aug = naw.SynonymAug(aug_src='wordnet')
ouput = aug.augment(text)

>>'hi Word!'

2.上下文词嵌入增强器Contextual Word Embeddings Augment

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自然语言生成在AI原生应用中的数据预处理方法

Golang编程笔记的博客

09-20

644

AI原生应用（AI-Native Application）是指从架构设计到功能实现均以AI为核心驱动力的应用，例如智能客服、自动新闻写作、虚拟助手等。这些应用的“大脑”常依赖自然语言生成（NLG）技术，但NLG模型的效果高度依赖输入数据的质量。本文聚焦“数据预处理”这一关键环节，覆盖文本数据从原始采集到模型可用的全流程方法，帮助开发者掌握提升NLG效果的“底层密码”。

nlpaug：NLP的数据增强

02-03

Nlpaug 这个python库可帮助您为机器学习项目扩充nlp。请访问此简介以了解有关。 Augmenter是Augmenter的基本元素，而Flow是将多个增强器组合在一起的管道。产品特点生成综合数据以提高模型性能，而无需人工简单，易于使用的轻量级库。 3行代码中的扩增数据即插即用到任何机器学习/神经网络框架（例如scikit-learn，PyTorch，TensorFlow）支持文本和音频输入文字数据扩充示例声学数据增强示例部分描述如何使用这个库介绍所有可用的增强方法如何安装此库最新增强更多现实生活中的例子或研究引用外部资源（例如数据或模型）快速演示如何训练如何创建增强器增强器目标增强器行动描述文字的字符键盘式替代模拟键盘距离错误文字的 OcrAug 替代模拟OCR引擎错误文字的插入，替换，交换，删除随机应用增强文字的字反义词替代根据WordNet反义词替换相反的意思词文字的 ContextualWordEmbsAug 插入，替换向，DistilBERT，或语言模型提供环境单词以找出

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1 条评论

HHYY_7 2021.09.06
请问下这个包可以做中文的数据增强吗

python nlp data_Python nlpaug包_程序模块 - PyPI - Python中文网

weixin_39634194的博客

12-18

647

NLPAUG这个python库帮助您为机器学习项目增加nlp。访问此简介了解Data Augmentation in NLP。Augmenter是增广的基本元素，而Flow是将多个增广器组合在一起的管道。起动指南增强器TargetAugmenterActionDescriptionCharacterRandomAuginsertInsert character randomlysubstitute...

nlpaug简介，用途及基础实例

最新发布

小宝哥Code的专栏

09-02

724

NLP数据增强库nlpaug简介及应用指南 nlpaug是一个功能强大的NLP数据增强库，支持字符、词和句子级别的文本增强。它提供多种增强技术，包括替换、插入、删除、交换和拆分等操作，并集成了BERT、Word2Vec等预训练模型用于上下文感知的增强。该库能有效增加训练数据多样性，防止过拟合，提升模型鲁棒性，适用于文本分类、情感分析等NLP任务。文章通过同义词替换、BERT增强、随机删除等实例演示了使用方法，并建议注意语义一致性、避免过度增强等最佳实践。nlpaug可与PyTorch、TensorFlow等

史上最全最完善的文本增强方式 nlpaug（附例子，无脑运行！

千天夜的博客

04-16

2702

文本增强方法

使用NLPAUG 进行文本数据的扩充增强（附代码）

数据派THU

06-21

1117

来源：DeepHub IMBA 本文约3300字，建议阅读6分钟本文我们将介绍如何使用Python的nlpag库进行文本扩充。在机器学习中，训练数据集的质量在很大程度上决定了模型的有效性。我们往往没有足够的多样化数据，这影响了模型的准确性。这时数据增强技术就派上了用场。数据增强可以通过添加对现有数据进行略微修改的副本或从现有数据中新创建的合成数据来增加数据量。这种数据扩充的方式在CV中十分常见，...

文本数据增强（data augmentation）nlpaug使用

yuhengshi的博客

04-21

2428

环境 python==3.7 nlpaug==1.1.7 文档 https://nlpaug.readthedocs.io/en/latest/overview/overview.html https://github.com/makcedward/nlpaug 安装 pip install numpy requests nlpaug 数据增强主要方式 https://zhuanlan.zhihu.com/p/150600950 nlpaug简单介绍 Support textual and a

提升NLP模型性能的利器：nlpaug

gitblog_00074的博客

09-24

543

**安装方法**: ```bash pip install numpy requests nlpaug ``` **更多信息**: 请访问[nlpaug文档](https://nlpaug.readthedocs.io/en/latest/)获取详细的使用指南和示例代码。

自然语言处理中数据增强（Data Augmentation）技术最全盘点

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11-27

922

与“计算机视觉”中使用图像数据增强的标准做法不同，在NLP中，文本数据的增强非常少见。这是因为对图像的琐碎操作（例如将图像旋转几度或将其转换为灰度）不会改变其语义。语义上不变的转换的存在是使增强成为Computer Vision研究中必不可少的工具的原因。是否有尝试为NLP开发增强技术的方法，并探讨了现有文献。在这篇文章中，将基于我的发现概述当前用于文本数据扩充的方法。本文内容翻译整理自网络。 NLP数据扩充技术 1.词汇替代此工作尝试在不...

nlpaug 项目教程

gitblog_00980的博客

09-25

802

**nlpaug** 是一个用于自然语言处理（NLP）数据增强的 Python 库。它可以帮助你在机器学习项目中对文本数据进行增强，从而提高模型的鲁棒性和性能。nlpaug 提供了多种数据增强技术，包括文本替换、插入、删除、交换等操作，适用于不同的 NLP 任务。 ## 2. 项目快速启动 ### 安装你可以通过 pip 或 conda 安装 nlpaug： ```bash pip in...

探索自然语言处理的新工具：nlpaug

gitblog_00039的博客

03-21

539

在现代AI领域，自然语言处理（NLP）是一个快速发展的分支，其应用范围广泛，包括文本理解、机器翻译、情感分析等。是一个Python库，专注于提供NLP模型训练中的数据增强方法。本文将深入探讨这个项目的背景、技术实现、应用场景及特性，以鼓励更多的开发者和研究者加入到这个工具的使用中。 ## 项目简介是由makcedward开发的一个开源项目，它的核心目标是通过自动篡改原始文本数据集，生成新...

nlpaug: 强大的NLP数据增强库

2401_87458778的博客

10-17

1037

nlpaug是一个专门为NLP任务设计的Python数据增强库,它提供了丰富的文本和音频增强方法,使研究人员和开发者能够轻松地为他们的机器学习项目生成高质量的合成数据。通过使用nlpaug,我们可以轻松地生成高质量的合成数据,从而提高模型性能,增强模型鲁棒性,并帮助解决数据稀缺的问题。通过深入了解和使用nlpaug,相信每个NLP从业者都能在自己的项目中找到适合的数据增强方法,从而推动NLP技术的进一步发展。多样化的增强方法: nlpaug提供了字符级、词级、句子级的文本增强,以及音频和频谱图的增强方法。

NLP数据增强方法-动手实践

百川的博客

07-28

2080

当前的模型基本求解的是数据集，而非任务，所以数据显得异常重要。图像中可以通过旋转、翻转变换、rgb转灰度、加入白噪声等方式增强数据，其语义不会发生改变，但是NLP中却往往发生语义改变，针对NLP的一些数据增强方法进行了探索。同义词替换应该是最早的方法，通过对于语句中的同义词替换，保证语义不变性，根据同义词的来源，又可以分为几种方案 WordNet 通过WrodNet中的同义词召回相近似的词语，见 from nltk.corpus import wordnet nltk.download('omw')

WordNet介绍和使用