NLP文本增强的EDA算法

最新推荐文章于 2025-06-08 14:02:09 发布
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#自然语言处理

博客介绍了NLP（自然语言处理）中的数据增强方法EDA。EDA可用于自然语言处理领域，帮助增加数据量，提升模型性能等，是自然语言处理中重要的数据处理手段。
【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 2886
中文文本分类数据增强方法
自然语言处理之文本分类：Transformer在文本分类中的应用
zhubeibei168的博客
05-19 944
文本摘要是生成文本的简短版本，保留其主要信息。这在新闻文章、学术论文等领域非常有用。Transformer模型是自然语言处理领域的一个重要突破，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的序列依赖性，引入了自注意力机制（Self-Attention），使得模型能够并行处理输入序列，大大提高了训练效率。
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。
EDA 文本增强（和我的思考）
weixin_38100489的博客
08-27 1164
EDA: Easy Data Augmentation 文章结构：原理、设置参数、代码。 一、原理 文章来源：https://arxiv.org/abs/1901.11196 通过对文本中部分词的改变，达到重写文本，让样本数量增多的目的，并增强对应训练模型的泛化能力。 具体有四种方式： 1、同义词替换：在句子中的词中随即选择n个非停用词。将每个词换成一个随即的同义词。 2、随机插入：在句子中的词中随即选择一个非停用词的一个随即同义词，将其插入句中的随机位置。做n次。 3、随机交换：在句子中随机选两个词做交换
文本数据增强-EDA笔记
weixin_42052964的博客
09-28 815
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
NLP领域文本增强
qq_28935065的博客
06-11 511
1.何为文本增强？ 所谓的文本的增强，并不是简单的增加样本的“数量”，而是针对当前模型出现的问题，去产生有针对性的样本，
NLP 的EDA数据增强技术
ningyanggege的博客
03-20 1053
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)...
【项目实战】Python基于KMeans算法进行文本聚类项目实战
02-14
"nlp_KMeans.py"可能是实现整个流程的Python脚本，其中可能包含使用`sklearn`库的KMeans类以及`nltk`或`spaCy`等自然语言处理库进行文本处理的部分。 8. **代码讲解**： 视频文件"代码讲解+KMeans文本聚类.mp4...
假新闻数据集，假新闻文本数据集，适用于机器学习，自然语言算法
03-27
该数据集专为专注于假新闻检测的自然语言处理（NLP）和机器学习任务设计。它包含了一系列带有文本特征的标记新闻文章，允许数据科学家和研究人员构建能够区分真实新闻与假新闻的模型。 数据集特性 Title (标题): ...
NLP学习路线图（三十三）： 文本分类
最新发布
2501_91516851的博客
06-08 816
文本分类是自然语言处理（NLP）领域最基础、应用最广泛的任务之一。它的核心目标是将非结构化的文本数据自动分配到一个或多个预定义的类别标签中。想象一下，你每天接触的海量信息：邮件、新闻、社交媒体帖子、产品评论、客服对话...文本分类就像一位高效的信息整理员，为这些文本贴上清晰的标签，赋予它们结构化的意义，为后续的理解、检索和决策铺平道路。
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。
分布式估计算法EDA
02-01
分布式估计算法EDA，里面含有PPT和相关文档介绍，运行结果可行
分布式估计算法（EDA）简介
07-12
分布式估计算法是进化计算领域新兴起的一类随机优化算法，是当前国际进化计算领域的研究热点。此ppt按照变量无关，双变量相关和多变量相关三类分别介绍相应的分布估计算法。
PBIL分布估计EDA算法
12-27
matlab程序,PBIL 分布估计 EDA算法
nlpcda：一键中文数据增强包； NLP数据增强，bert数据增强，EDA：pip install nlpcda
02-03
NLP中文数据增强一键中文数据增强工具 使用： pip install nlpcda 开源不易，欢迎star :glowing_star: pypi： ：//pypi.org/project/nlpcda/ 介绍 一键中文数据增强工具，支持： 经过细节特殊处理，比如不改变年月日数字，尽量保证不改变原文语义。即使改变也能被猜出来、能被猜出来、能被踩出来、能被菜粗来、被菜粗、能菜粗来 计划中的未来内容 增加多线程操作，一键操作 随机噪声注入？随机插入一些字符，太简单实现了。 利用pingyin？ 基于Word2Vec，BERT等词向量的词组近距离的替换，MASK替换替换？？但是无法控制它生成，以及缺点MASK位置。
针对文本数据增强的方法[有代码]
m0_67769784的博客
04-08 1298
《SSMix: Saliency-Based Span Mixup for Text Classification》深度解读。
NLP自然语言处理系列- week6-文本数据增强（6）（PGN ）
大模型与Agent智能体
02-22 784
NLP自然语言处理系列- week6-文本数据增强（6）（PGN ） 少样本问题是自然语言处理NLP领域经常面临的问题，在医疗、金融、法律等领域通常缺乏高质量的标注语料，因此需使用数据增强技术，几种常用的数据增强的技术： 单词替换：获取每个词在词向量空间中语义最接近的词，替换原始样本中的词，得 到新的样本。替换样本中的核心词汇可能会导致核心语义的缺失，解决方案： 通过tfidf 权重进行排序，替换排序靠后的词； 通过无监督的方式获取样本的主题词，替换不属于主题词的词汇。 回译：可以使用机器翻译模
文本数据增强方法总结
Flying_sfeng的博客
12-04 9288
我们知道，在NLP领域，特别是工业界中，标签数据是很难获得的，很多时候会面临数据量太小的问题，这个时候，文本数据增强可以有效地帮我们缓解这个问题。我本人在今年的科大讯飞AI大赛中也使用了下文提到的一些方法，并提升了5个百分点左右（后续的文章会详细介绍，请持续关注…），可以说效果是相当明显，所以说数据增强方法绝对是值得大家花点时间学习的。 本篇文章，我们将介绍常用的文本数据增强方法，并提供相应的参考文献以及使用案例。 Easy Data Augmentation(EDA) EDA是一种简单但非常有效的方法，具
文本增强技术
cyz0202的博客
06-19 2128
参考资料熵简科技-李渔博士的报告《文本增强技术的研究进展及应用实践》 背景 本质上是增加少类样本（数量少或者类型单一）的数量 具体场景包括 少样本场景（如文本标注耗时耗力很难获取很多） 分类任务中样本不均衡（note：常见方法-欠采样 ( undersampling ) 和过采样 ( oversampling ) 会对模型带来怎样的影响？) 半监督训练（19年google半监督学习算法 UDA 可以看出[6]，文本数据增强技术可以用在无标签样本上，以构造出半监督训练所需的样本对，以此让模型从无标签的.
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