EDA数据增强

最新推荐文章于 2023-11-19 21:24:06 发布
原创 最新推荐文章于 2023-11-19 21:24:06 发布 · 1.3k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#nlp #extended display identification data #python

本文分享了在进行EDA（Exploratory Data Analysis）数据增强过程中遇到的问题，如synonyms库的安装、命令行参数设置、路径调整，以及常见错误的排查。通过实例解析如何正确使用python脚本和txt文件格式，助力新手快速上手数据增强技术。

在跑EDA数据增强的时候遇到一系列问题。新手对于代码的摸索之路。

1.synonyms

pip install synonyms
pip install -U synonyms -i

2.usage

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在terminal使用这样的样式写。

python [代码所在的路径 D:\...\code\augment.py] --input=train.txt --output
最低0.47元/天 解锁文章
loralq
关注
【NLP】中文文本分类数据增强方法：EDA 与代码实现
让算法融入生活，改变生活！
12-30 2922
中文文本分类数据增强方法
文本数据增强-EDA笔记
weixin_42052964的博客
09-28 820
对文本数据进行EDA（同义词替换、随机插入、随机交换、随机删除） 简介：实现这些功能需要使用 synonyms 第三方库来实现 import synonyms string_text = "向日葵" print(synonyms.nearby(string_text,5)) # 打印5个 向日葵 的近义词 # output： (['向日葵', '铃兰', '蒲公英', '雏菊', '头序'], [1.0, 0.64993227, 0.6350045, 0.6339984, 0.48143455]) 返回的
文本数据增强方法(EDA和回译)代码
02-25
文本数据增强方法(EDA和回译)代码，解压密码在https://blog.youkuaiyun.com/herosunly/article/details/113997077中。
python文本数据增强_中文语料的EDA数据增强工具。NLP数据增强。论文阅读笔记。...
weixin_39936310的博客
12-08 1176
EDA_NLP_for_Chinese中文EDA实现。本工具是论文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks》的中文版本实现。原作者虽给出了针对英文语料数据增强的代码实现，但不适合中文语料。我经过对原论文附上的代码的修改，现在推出这个适合中文语料的数据增强...
中文语料的EDA数据增强工具。NLP数据增强。论文阅读笔记。-python
06-18
An implement of the paper of EDA for Chinese corpus.中文语料的EDA数据增强工具。NLP数据增强。论文阅读笔记。
【工程实践】使用EDA(Easy Data Augmentation)做数据增强
Dong_ZH的博客
08-07 3070
EDA是一种简单但是非常有效的文本数据增强方法，是由美国Protago实验室发表于 EMNLP-IJCNLP 2019 会议。EDA来自论文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks》对于提高文本分类任务性能的简单数据增强技术，文中提出了四种数据增强技术方案，具体包括同义词替换随机插入随机交换随机删除。
EDA&AEDA简单有效的文本分类数据增强方法
zenRRan的博客
03-04 1838
来自：布尔NLPer进NLP群—>加入NLP交流群引言在工业界要想用深度学习训练出一个优秀的算法模型往往需要一个全面高质量的人工标注数据集，但是在实际的业务中想要获取大量高质量的训练数据需要投入很多的标注人力成本，除此之外还有可能有的标签数据在业务数据的出现比例就很小，很难真正的获取非常全面的数据集，这时，对于数据的扩增也就是数据增强工作就尤为重要了。和大多数算法工程师一样，我在公司的实际...
IMDB数据集分类，使用EDA数据增强+CNN+LSTM
xiaomingming99的博客
04-03 2065
IMDB数据集分类，使用EDA数据增强+CNN+LSTM
EDA数据增强在文本领域
最新发布
07-13
在文本领域，常见的EDA数据增强技术包括： 1. **随机替换**（如同义词替换、错别字纠正、拼写多样化等）：通过替换某些单词为它们的同义词或者近义词，保持语义的同时增加词汇量。 2. **插入删除**：在句子中随机...
数据增强(data augmentation)
Annyufeng的博客
11-19 719
初步理解data augmentation并作出总结
NLP中的数据增强：UDA、EDA
u012744245的博客
03-09 3536
NLP数据增强方法：无监督EDA，半监督UDA方法，具体怎么做呢？
NLP中数据增强的方法
orangerfun的博客
12-23 1071
1. 词汇替换 这种方法试图在不改变句子主旨的情况下替换文本中的单词 1.1 基于词典的替换 从句子中随机取出一个单词，并使用同义词词典将其替换为同义词。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。 1.2 基于词向量的替换 我们采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。 1.3 Masked Language Model 我们可以使用一个预训练的BERT模型并屏蔽文本的某
eda_nlp：NLP的数据增强，在EMNLP 2019上展示
02-03
EDA：轻松的数据增强技术可提高文本分类任务的性能 这是EMNLP-IJCNLP论文 解释EDA的博客文章在 。 更新：在中文找到EDA的外部实现。 和邹凯。 注意：请勿向我发送问题的电子邮件，因为我不会回复。 而是打开一个问题。 我们目前EDA：电子ASY d ATA一个ugmentation技术提高文本分类任务中的表现。 这些是一组易于实施的通用数据增强技术，并显示出对五个NLP分类任务的改进，对大小为N < 500数据集也进行了重大改进。 虽然其他技术要求您在外部数据集上训练语言模型只是为了获得一点点提升，但我们发现使用EDA进行简单的文本编辑操作会带来良好的性能提升。 给定训练集中的句子，我们执行以下操作： 同义词替换（SR）：从句子中随机选择n个非停用词。 用随机选择的其中一个同义词替换这些单词中的每个单词。 随机插入（RI）：在句子中找到不是停用词的随机词的随机同义词。 将该同义词插入句子中的随机位置。 这样做n次。 随机交换（RS）：在句子中随机选择两个单词并交换其位置。 这样做n次。 随机删除（RD）：对于句子中的每个单词，以概率p随机删除它。
AEDA:文本分类数据增强
junjian Li
01-09 1060
AEDA：AnEasier Data Augmentation Technique for Text Classification 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.13230.pdf 代码地址：https://github.com/akkarimi/aeda_nlp 为了让模型由更好的泛化能力，一般需要更多的更加全面的数据集，但是数据的收集和标注是很费事费力的，所以这个时候数据增强技术就很重要。 在NLP领域，EDA（Easy Data Augmentation Tech
NLP 的EDA数据增强技术
ningyanggege的博客
03-20 1057
1. 同义词替换（SR: Synonyms Replace）：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. 随机插入(RI: Randomly Insert)：不考虑stopwords，随机抽取一个词，然后在该词的同义词集合中随机选择一个，插入原句子中的随机位置。该过程可以重复n次。 3. 随机交换(RS: Randomly Swap)...
EMNLP2021之AEDA：一种更简单的文本分类数据增强技术
zenRRan的博客
09-10 1622
每天给你送来NLP技术干货！来自：NLP工作站作者：刘聪NLP前两天刷arXiv时，刷到了一篇蛮有意思的论文，今天跟大家分享一下。论文来自EMNLP2021，论文全称为AEDA：AnEas...
NLP数据增强方法总结：EDA、BT、MixMatch、UDA
热门推荐
夕小瑶科技说
03-05 2万+
一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP 秘籍老板，只有几百条数据没法用神经网络呀，可以批点经费标数据吗？没钱，EDA, BT, UDA了解一下喵喵喵？1 数据增强的背景和应用场景随着...
文本分类数据集_EDA：文本分类数据增强方法
weixin_39612057的博客
12-04 1099
EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks概述文章提出了一种文本分类任务中数据增强的方法：EDA，EDA中包括四种操作，SR、RI、 RS、RD。实验显示，在五个通用的文本分类数据集上，使用EDA方法增强语料，模型都有一定性能上的提升。尤其在语料不足的情况下...
NLP数据增强EDA 、常用tf代码
鲨鱼儿的博客
01-10 1923
NLP数据增强 NLP中数据增强的实现 tensorflow计算评估结果(f1_score, prediction, recall)、【Tensorflow】多分类问题的Precision、Recall和F1计算及Tensorflow实现 BLEU，ROUGE，METEOR，ROUGE-浅述自然语言处理机器翻译常用评价度量、浅谈用Python计算文本BLEU分数 BLEU：bil...
评论 4
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值