吴师兄大模型的博客

回译数据增强是一种基于翻译的文本数据增强方法，其核心思想是利用翻译工具将原始文本翻译成目标语言，然后再将其翻译回源语言。通过这一过程，生成的文本虽然语义与原文保持一致，但表述方式可能发生变化，从而扩展数据的特征空间。回译数据增强法通过多语言翻译和回译生成多样化的文本数据，扩充数据集。介绍了回译的原理、优势以及高重复率问题的解决方案，提供了完整的实现代码。进阶数据增强方法探讨了多种基于文本的增强技术，包括同义词替换、随机删除、随机交换等方法。提供了每种方法的实现步骤及实际应用案例。

n-gram是描述文本中相邻词汇或字符共现关系的特征。具体来说，n-gram将给定的文本序列按照连续n个词（或字）组合生成子序列，形成特征空间。：相邻两个词（或字）的组合。：相邻三个词（或字）的组合。n-gram特征的作用在于补充了单一词汇的上下文信息，从而帮助模型更好地理解文本语义。

在自然语言处理（NLP）领域，如何将语言转化为计算机可以理解和处理的形式，一直是研究的核心问题。从最初的简单统计方法，到后来的神经网络模型，每一次技术革新都推动了 NLP 的边界不断拓展。而在这其中，文本表示技术扮演着关键角色。如果你是一名 NLP 初学者，可能会对 “文本张量表示” 或 “词嵌入” 感到陌生；如果你是进阶者，也许会对如何选择合适的文本表示方法感到困惑。那么这篇文章就是为你准备的！

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的核心方向之一，而文本处理是NLP任务的基础环节。本文将从中文文本处理的基本方法入手，重点介绍分词命名实体识别（NER）、**词性标注（POS）**等概念，结合常用的工具库jieba进行实践操作，帮助读者全面掌握这些技术及其实际应用。分词是指将连续的文本按照一定规则重新划分为单词序列的过程。在英文中，单词之间通过空格自然分隔，而在中文中，虽然字与句通过标点符号可以简单划界，但词语之间缺少明确的分隔符。因此，分词的任务就是找出这些隐含的分界点。