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哈工大最新《自然语言处理数据增强方法》综述论文,155页pdf阐述复述、噪声和抽样三大数据增强方法

专知  · 公众号  ·  · 2021-10-16 17:00
摘要数据增强(DA)是一种有效的策略,可以缓解深度学习技术可能失败的数据稀缺情况。它在计算机视觉中得到了广泛的应用,然后被引入到自然语言处理中,并在许多任务中取得了改进。DA方法的重点之一是提高训练数据的多样性,从而帮助模型更好地泛化到未见测试数据。在本研究中,我们根据扩充数据的多样性,将数据增强方法分为三大类,即复述、噪声和抽样。本文从以上几个方面对数据挖掘方法进行了详细的分析。此外,我们还介绍了它们在自然语言处理任务中的应用以及面临的挑战。https://www.zhuanzhi.ai/paper/72209c78a0225ef24c325b095b5220ca引言数据增强(Data Augmentation,简称DA),是指根据现有数据,合成新数据的一类方法。毕竟数据才是真正的效果天花板,有了更多



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