文本增强技术

时间 2021-07-13

标签技术问题 # 深度学习深度学习繁體版

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参考资料熵简科技-李渔博士的报告《文本增强技术的研究进展及应用实践》背景本质上是增加少类样本（数量少或者类型单一）的数量具体场景包括少样本场景（如文本标注耗时耗力很难获取很多）分类任务中样本不均衡（note：常见方法-欠采样 ( undersampling ) 和过采样 ( oversampling ) 会对模型带来怎样的影响？) 半监督训练（19年google半监督学习算法 UDA 可

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