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數(shù)據(jù)增強技術(shù)已經(jīng)是CV領(lǐng)域的標配，比如對圖像的旋轉(zhuǎn)、鏡像、高斯白噪聲等等。

但在NLP領(lǐng)域，針對文本的數(shù)據(jù)增強，卻是不那么多見。

于是，就有一位機器學習T型工程師，在現(xiàn)有的文獻中，匯總一些NLP數(shù)據(jù)增強技術(shù)。

妥妥干貨，在此放送。

文本替代

文本替代主要是針對在不改變句子含義的情況下，替換文本中的單詞，比如，同義詞替換、詞嵌入替換等等。

接著，我們就來好好介紹一下。

同義詞替換

顧名思義，就是在文本中隨機抽取一個單詞，然后再同義詞庫里將其替換為同義詞。

比如，使用WordNet數(shù)據(jù)庫，將「awesome」替換為「amazing」。

這個技術(shù)比較常見，在以往的論文中有很多都使用了這個技術(shù)，比如，

Zhang et al.「Character-level Convolutional Networks for Text Classification」

論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/1509.01626

Wei et al. 「EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks」

論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/1901.11196

要實現(xiàn)這項技術(shù)，可通過NLTK對WordNet進行訪問，還可以使用TextBlob API。

此外，還有一個PPDB數(shù)據(jù)庫，包含著百萬個單詞的詞庫。

詞嵌入替換

這種方法是，采取已經(jīng)預訓練好的單詞嵌入，如Word2Vec、GloVe、FastText、Sent2Vec等，并將嵌入空間中最近的鄰接詞作為句子中某些單詞的替換。

比如：

這樣，就可以將單詞替換成臨近的3個單詞，獲得文本的3種變體形式。

掩碼語言模型（MLM）

類似于BERT、ROBERTA、ALBERT，Transformer模型已經(jīng)在大量的文本訓練過，使用掩碼語言模型的前置任務(wù)。

在這個任務(wù)中，模型必須依照上下文來預測掩碼的單詞。此外，還可以利用這一點，對文本進行擴容。

跟之前的方法相比，生成的文本在語法上會更加連貫。

但是，需要注意的是，決定掩蓋哪一個單詞并非易事，它決定了效果的最終呈現(xiàn)。

基于TF-IDF的單詞替換

這一方法最初是出現(xiàn)在Xie et al.「Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training」。

論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/1904.12848

基本思路在于TF-IDF得分低的單詞是沒有信息量的的詞，因此可以替換，而不影響句子的原本含義。

通過計算整個文檔中單詞的 TF - IDF得分并取最低得分來選擇替換原始單詞的單詞。

反向翻譯

反向翻譯，就是先將句子翻譯成另一種語言，比如，英語翻譯成法語。

然后再翻譯回原來的語言，也就是將法語翻譯回英語。

檢查兩個句子之間的不同之處，由此將新的句子作為增強文本。

還可以一次使用多種語言進行反向翻譯，產(chǎn)生更多的變體。

比如，除了法語以外，再將其翻譯為漢語和意大利語。

要實現(xiàn)反向翻譯，可以使用TextBlob。另外，還可以使用Google Sheets，說明書已附文末。

文本形式轉(zhuǎn)換

這一方法主要是利用正則表達式應用的的簡單模式匹配轉(zhuǎn)換，在Claude Coulombe的論文「Text Data Augmentation Made Simple By Leveraging NLP Cloud APIs」中有詳細介紹。

論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/1812.04718

舉個簡單的例子，將原本形式轉(zhuǎn)換為縮寫，反之亦然。

但是也會出現(xiàn)一些歧義，比如：

在此，選擇允許歧義的收縮，但不允許擴展。

Python的收縮庫已附文末。

隨機噪聲注入

顧名思義，也就是在文本中注入噪聲，來訓練模型對擾動的魯棒性。

比如，拼寫錯誤。

句子改組。

空白噪聲。

隨機插入。

隨機交換。

隨機刪除。

語法樹

這一方法也出現(xiàn)在了Claude Coulombe的論文「Text Data Augmentation Made Simple By Leveraging NLP Cloud APIs」中。

論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/1812.04718

其思路是解析并生成原句的從屬樹，利用規(guī)則進行轉(zhuǎn)換，生成新句子。

比如，將句子的主動語氣轉(zhuǎn)換為被動語氣，反之亦然。

文本混合

這項技術(shù)的想法源于一項名為“Mixup”的圖像增強技術(shù)。

Guo et al.在此基礎(chǔ)上進行了修改，將其應用到NLP。

「Augmenting Data with Mixup for Sentence Classification: An Empirical Study」

論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/1905.08941

主要有兩種方法。

wordMixup

這個方法在于，抽取兩個隨機的句子，將它們進行零填充，使其長度相同。然后，按一定比例組合在一起。

所得到的單詞嵌入通過CNN/LSTM編碼器傳遞到句子嵌入中，隨后計算交叉熵損失。

sentMixup

可以看到這一方法，與上述方法類似，只不過在具體步驟上有所調(diào)整。

好了，NLP的數(shù)據(jù)增強技術(shù)就介紹到這里，希望能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/p>

傳送門

博客地址：
https://amitness.com/2020/05/data-augmentation-for-nlp/

WordNet數(shù)據(jù)集：
https://www.nltk.org/howto/wordnet.html

TextBlob API：https://textblob.readthedocs.io/en/dev/quickstart.html#wordnet-integration

PPDB數(shù)據(jù)集：http://paraphrase.org/#/download

YF-IDF代碼：
https://github.com/google-research/uda/blob/master/text/augmentation/word_level_augment.py

使用Google Sheets實現(xiàn)反向翻譯：
https://amitness.com/2020/02/back-translation-in-google-sheets/

Python收縮庫：
https://github.com/kootenpv/contractions