NLP数据增强学习笔记

一、应用背景 众所周知，深度学习中的神经网络模型都是依靠数据驱动，优质的数据能够显著提升模型的运行效果。 通常来说，有监督学习的模型性能会好于无监督学习的模型。但是，有监督学习的模型需要大量的标注数据，而人工标注数据需要花费大量的人力物力，所以数据增强是一种有效的解决方案。 二、常用方法 1.传统方法 在NLP领域中，对文本数据进行增强无外乎两种方法，一种是加噪法，另一种是回译法。加噪法是指在原有

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