NLP中扩增数据的办法（增加噪音的办法）

最新推荐文章于 2024-05-29 18:53:38 发布
最新推荐文章于 2024-05-29 18:53:38 发布
阅读量4.6k 收藏 4
点赞数
分类专栏： NLP deep-learning 文章标签： NLP 数据扩增
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010592244/article/details/90239254
版权
本文探讨了自然语言处理中BERT预训练模型的数据增强策略，包括随机删除、替换与调整序列，旨在提升模型泛化能力。通过具体方法介绍，读者可以深入了解如何有效利用数据增强提高NLP任务表现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 随机删除一些token(字，词，word-piece等); (0.1)
2. 随机将一些token替换成未登录标记（`<UNK>`）(0.1)
3. 随机使用词表中的token替代掉其他的token；(0.1)
4. 随机交换token的顺序；(no further than three positions apart)
5. 随机截断序列（sequence），分为从前截断和从后截断；
6. 随机删除连续的token。

【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 2689
中文文本分类数据增强方法
神经网络输入数据预处理,神经网络自然语言处理
Supermen333的博客
10-13 1334
因为多层神经网络被证明能够耦合任意非线性函数，通过一些配置能让网络去做以前需要人工参与的特征设计这些工作，然后配置合适的功能如classifier,regression，而现在神经网络可以通过配置layers的参数达到这些功能，整个输入到最终输出无需太多人工设置，从raw data 到最终输出指标经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成feature，然后对feature进行分类。分类结果十分取决于feature的好坏。所以过去的机器学习专家将大部分时间花费在设计feature上。
NLP中数据增强的综述，快速的生成大量的训练数据
AI168178的博客
08-17 155
我从文献综述中得出的结论是，这些增强方法中有许多是非常特定于任务的，它们对性能的影响仅针对某些特定用例进行了研究。系统地比较这些方法并分析它们对许多任务的性能的影响将是一项有趣的研究。
NLP数据增强、数据增广
古月哲亭
05-12 5744
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！ 作者：李博涵 来自：哈工大SCIR 1.摘要 本文介绍自然语言处理领域的数据增广方法。数据增广（Data Augmentation，也有人将Data Augmentation翻译为“数据增强”，然而“数据增强”有将数据进行强化之意，而不仅是数量扩充。因此我们将其翻译为“数据增广”，单纯表示扩大数据规模。）是自动扩充训练数据的一种技术。如今深度学习取得了令...
NLP 中的数据增强
夏树让的博客
11-29 2423
NLP 常用数据增强方法：同义词替换（Synonym Replacement） 、回译（Back Translation）、文本生成（Text Generation）
NLP的数据增强技术总结
qq_45893319的博客
11-20 1678
数据增强技术简单总结
【工大SCIR笔记】自然语言处理领域的数据增广方法
zenRRan的博客
02-01 2037
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！作者：李博涵来自：哈工大SCIR1.摘要本文介绍自然语言处理领域的数据增广方法。数据增广（Data Augmentation，也有人将Data ...
2024-05-29 问AI: 在深度学习中，什么是数据集扩增，data augmentation?
baidu_24377669的博客
05-29 1218
总的来说，数据集扩增是深度学习中一项重要的技术手段，它通过一系列变换增加了数据的多样性和量，有助于提高模型的泛化能力和避免过拟合。数据集扩增通过引入变化（如旋转、平移、缩放、翻转、色彩调整、添加噪声等）来模拟更多的数据多样性，使得模型能够学习到数据中的不变性和更普遍的特征，而不是特定实例的细节。在实施数据扩增时，需要注意保持数据的真实性和多样性，避免过度的数据扩增导致模型过拟合。数据扩增不仅增加了训练数据的量，更重要的是提高了数据的多样性，帮助模型学习更加鲁棒的特征表示，从而在测试集和实际应用中表现更佳。
基于django框架开发的司法文本数据扩增系统.zip
09-29
【标题】中的“基于django框架开发的司法文本数据扩增系统”表明这是一个使用...总的来说，这个系统结合了Web开发和自然语言处理的技术，为司法领域的数据扩增提供了一个高效的解决方案，有助于提高法律AI模型的性能。
数据不均衡常用处理方法及NLP中的数据增强
weixin_42517469的博客
08-05 5252
所谓的不平衡指的是不同类别的样本量差异非常大，或者少数样本代 表了业务的关键数据(少量样本更重要)，需要对少量样本的模式有 很好的学习。样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上。 样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数 据分布不均衡两种: 大数据分布不均衡——整体数据规模较大，某类别样本占比较 小。例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比5万条的少 数分类样本便于属于这种情况。 小数据分布不均衡——整体数据规模小，则某类别样本的数量 也少，这种情况下，由于少量样本数太少，
15种NLP数据增强方法总结与对比
kuxingseng123的博客
02-19 3186
先将与论文有关的数据增强方法搞明白，后续会自己选择进行调代码与测试。
NLP：数据增强/Data Argumentation【词汇替换、随机Mask、回译、添加噪声】
u013250861的博客
03-06 2350
数据增强技术在计算机视觉中应用的比较广泛，但是在 NLP 中却很少能得到有效的应用。本质原因在于图像中的一些数据增强方法，比如将图像旋转几度或将其色度转换为灰度，在增强数据的同时并不会改变图像本身的含义。这种特性使得数据增强成为计算机视觉研究中的一种重要工具。 我对是否有人尝试去开发 NLP 相关的数据增强技术很感兴趣，所以找时间研究了一下现有的文献。在这篇文章中，我会努力去概述当前用于文本数据增强的方法，同时也提供对应的参考文献，供大家学习。 参考资料： 一文了解NLP中的数据增强方法 NLP数据增
NLP中数据增强的方法
orangerfun的博客
12-23 961
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
数据增强技巧：增加噪声与椒盐法
AI天才研究院
12-31 3904
1.背景介绍 随着人工智能技术的发展，数据增强技术在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。数据增强技术的主要目的是通过对现有数据进行处理，生成更多或更丰富的数据，以提高模型的泛化能力和性能。在这篇文章中，我们将深入探讨两种常见的数据增强方法：增加噪声(Adding Noise)和椒盐法(Salt and Pepper Noise)。 2.核心概念与联系 2.1 增加噪声 增加噪声...
randn函数加噪声_NLP入门指南01：感知机、激活函数、损失函数
weixin_39865625的博客
12-08 230
单层感知机最简单的神经网络单元，感知机模拟生物神经元而来，有输入、输出，信号从输入流向输出。每一个感知机都有一个输入，一个输出,和三个参数构成，它们分别是：权重(weight) 偏置(bias) 激活函数(activation function) 可以这么说权重和偏差是从数据中学习的，激活函数是根据网络设计者对网络及其目标输出的直觉而精心选择的。数学上可以表示为：一般而言，输入可能很多，我们可以用...
一文了解NLP中的数据增强方法
朝闻道
02-09 1910
最近研究了一阵文本数据增强的方法，看到国外有一个小哥写了一篇很不错的博客来总结 NLP 领域数据增强的方法，读完感觉收益颇多，所以周末花了一上午时间翻译了一下全文。 原文地址：A Visual Survey of Data Augmentation in NLP 翻译：简枫（转载请私信或邮件） 数据增强技术在计算机视觉中应用的比较广泛，但是在 NLP 中却很少能得到有效的应用。本质原因在于图像中的一些数据增强方法，比如将图像旋转几度或将其色度转换为灰度，在增强数据的同时并不会改变图像本身的含义。这种特
自然语言处理中一些常用的数据增强的方式
Matrix_cc的博客
03-14 1300
1. 加噪声。加噪尤以去信息为主（Dropout）。比如随机扔词（每次扔一类词，每次扔一个词），比如随机在 Embedding 上 dropout（这个几乎所有 Neural Model 都加了）。有结构的 Dropout 也就是所谓的 Mask，即使用带权的 mask来遮盖掉一些词。 2.同义词替换。我们可以随机的选择一些词的同义词来替换这些词，比如：“她非常美丽” 改为 “她非常漂亮”...
图像添加随机（椒盐/高斯）噪声算法matlab代码
wmyxfpa的博客
12-28 1952
图像添加随机（椒盐/高斯）噪声算法matlab代码
语音数据添加噪声
qq_25368751的博客
04-05 2194
如果需要模拟真实世界中的环境噪声，例如在语音识别或说话人识别任务中，通常会使用高斯噪声来模拟背景噪声。因为真实的环境噪声往往也是由许多不同频率和强度的声波混合而成，而高斯噪声正好能够模拟这种混合声波的效果。此外，由于语音信号与高斯噪声之间存在一定的相关性，因此使用高斯噪声可以更好地模拟真实环境中的语音信号。另一方面，如果需要测试语音信号对于不同频率成分的敏感性，或者需要进行音频处理算法的性能评估，白噪声则是更好的选择。此外，由于白噪声具有平均分布的特性，可以更好地模拟纯随机信号。
数据集扩增
最新发布
04-25
### 数据集扩增技术及工具 #### 什么是数据集扩增？ 数据集扩增（Data Augmentation）是一种通过人工方式增加训练样本数量的技术，其主要目的是提高模型的泛化能力和鲁棒性[^2]。这种技术尤其适合于数据量有限的情况。 #### 数据集扩增的主要方法 以下是几种常见的数据集扩增方法： 1. **图像变换** 对于计算机视觉任务，可以通过旋转、翻转、裁剪、缩放等方式对原始图像进行变换，生成新的训练样本。这些操作不会改变图像的核心语义信息，但能够显著增加数据多样性[^3]。 2. **颜色调整** 调整图像的颜色空间参数，例如亮度、对比度、饱和度和色调等，也可以用于创建更多样化的训练数据[^5]。 3. **噪声注入** 向图像中加入随机噪声，模拟真实世界中的干扰因素，有助于提升模型在复杂环境下的表现[^3]。 4. **混合策略（Mixup 和 Cutmix）** Mixup 是一种通过对两个不同样本及其标签进行线性插值来生成新样本的方法；Cutmix 则是从一张图片中裁剪出一块区域并粘贴到另一张图片上，同时更新对应的标签分布。 5. **生成对抗网络 (GAN)** 使用 GAN 自动生成逼真的合成数据作为额外的训练素材，这种方法对于某些特定领域非常有效，比如医学影像分析[^4]。 6. **文本增强** 在自然语言处理领域，可以采用同义词替换、句子重组、删除词语或者插入无关紧要的信息等手段来进行文本层面的数据扩充[^1]。 7. **时间序列扰动** 针对时间序列数据，可实施诸如平移、拉伸压缩以及局部变形之类的操作以丰富训练集合。 #### 工具推荐 为了方便开发者快速实现上述功能，市面上存在多种现成的数据增强库或框架可供选用： - **ImgAug**: 这是一个强大的 Python 库，专门用来执行各种复杂的图像预处理与增强任务，支持链式调用简化配置过程[^5]。 - **Albumentations**: 主打高效性和易用性的开源项目，专注于计算机视觉方向的应用场景，在速度方面表现出色[^3]。 - **TensorFlow Data Services / PyTorch Transforms**: 如果正在使用 TensorFlow 或者 PyTorch 构建机器学习流水线，则可以直接依赖它们内置的支持模块完成相应工作流集成。 - **YOLO 自带脚本**: 特定于 YOLO 系列的目标检测算法，官方提供了配套的数据增强脚本来辅助用户更好地准备输入材料。 ```python import albumentations as A from PIL import Image transform = A.Compose([ A.RandomRotate90(), A.Flip(), A.OneOf([ A.GaussianBlur(), A.MotionBlur() ], p=0.3), ]) image = Image.open('example.jpg') augmented_image = transform(image=np.array(image))['image'] ``` 以上代码片段展示了如何利用 Albumentations 实施基本的图像增强逻辑。 ---
评论
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