13、基于机器学习的文本增强技术探索

基于机器学习的文本增强技术探索

1. 文本增强概述

文本增强是一种为自然语言处理（NLP）模型生成额外训练数据的技术。尽管乍一看，向文本中注入错误的文本增强技术似乎违反直觉且存在问题，但基于卷积神经网络（CNNs）或循环神经网络（RNNs）的深度学习（DL）能够识别模式，而不受一些拼写错误或同义词替换的影响。许多研究表明，文本增强有助于提高预测或预报的准确性。

有多种文本增强库，如 Nlpaug、NLTK、Gensim、Textblob 和 Augly 等，它们提供了额外的文本增强方法。此外，新发表的学术论文也是发现新文本增强技术的绝佳来源。

2. 机器学习与传统库文本增强的区别

2.1 传统库文本增强

图像、文本或音频的增强库遵循传统的编程方法，算法中包含结构化数据、循环和条件语句。例如，实现 _print_aug_reserved() 方法的伪代码如下：

# define synonym words, pseudo-code
reserved = [['happy', 'joyful', 'cheerful'],
            ['sad','sorrowful','regretful']]
# substitute the word with its synonym, pseudo-code
for i, word in (input_text):
    for set_word in (reserved):
        for i, syn in set_word:
            if (