EMNLPJan, 2019

EDA: 文本分类性能提升的易用数据增强技术

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TL;DR提出 EDA 方法来增强文本分类任务的性能，包括四种简单但强大的数据增强操作：同义词替换、随机插入、随机交换和随机删除，在五个文本分类任务中，展示了 EDA 对于卷积神经网络和循环神经网络性能提升的效果。EDA 特别适用于小型数据集。使用 EDA 方法在 50％可用的训练集上训练时，平均而言可以达到使用全部数据正常训练的准确性水平。此外，还进行了大量消融研究，并提供了实际使用的参数建议。
发现论文，激发创造
  • AEDA: 文本分类更易用的数据增强技术

    本文提出了一种名为 AEDA 的数据增强技术，通过在原始文本中随机插入标点符号来改善文本分类任务的性能，相比于 EDA 方法，AEDA 更易于实现，而且在句子中改变单词位置时保留词序，从而导致更好的泛化性能。实验结果表明，在使用 AEDA 增强数据训练的情况下，该模型在五个数据集中表现出优异的性能。

    Aug, 2021

  • 低资源语言的分布式数据增强方法

    通过提出易分布数据增强（EDDA）和类型特定的相似词替换（TSSR）两种扩展方法，利用语义词上下文信息和词性标签进行词替换和增强，我们展示了这些方法在低资源语言的两个代表数据集上通过 F1 分数度量的实用性，证明了增强数据可以在低资源环境中提高分类性能。

    Sep, 2023

  • EnTDA: 基于实体到文本的数据增强方法，用于命名实体识别任务

    提出了一种名为 EnTDA 的数据增强方法，通过添加、删除、替换和交换实体来打破实体间的依赖关系，并采用多样性 beam search 策略增加数据的多样性，以提高在 13 个 NER 数据集上的表现。

    Oct, 2022

  • EPiDA：一个易于插件化的数据增强框架，用于高性能文本分类

    本文提出了一种易于使用的、支持有效文本分类的数据增强框架 EPiDA，它利用相对熵极大化和条件熵最小化来控制数据生成，其中相对熵用于增强数据的多样性，而条件熵则用于确保其语义一致性。实验结果表明，EPiDA 在大多数情况下优于现有的最先进方法，并且适用于各种数据增强算法和分类模型。

    Apr, 2022

  • 小型不平衡文本数据情感检测的数据增强

    情感识别在文本中，识别诸如喜悦或愤怒之类的情感，是 NLP 中的一个具有挑战性的问题，其中一个挑战是缺乏已注释有情感的可用数据集。本研究研究了数据增强技术对小规模不平衡数据集的影响，并且证实使用增强数据训练分类器模型可以显著改进情感识别性能。

    Oct, 2023

  • 数据增强已死，数据增强万岁

    在这篇论文中，我们挑战了传统数据增强方法的有效性，并表明经过更多时间的微调可以抵消数据增强的效果。我们还展示了零和少量数据生成方法通过对话代理（如 ChatGPT 或 LLama2）可以提高性能，从而总结出这种形式的数据增强仍然有效，即使传统方法不起作用。

    Feb, 2024

  • 自然语言处理中的数据增强方法综述

    本文综述了数据增强的三个类别：释义、加噪和采样，以及在 NLP 中的应用和挑战。

    Oct, 2021

  • 命名实体识别简单数据增强分析

    本研究针对基于标记序列的命名实体识别任务，设计并比较了数据增强技术的效果。通过在生物医学和材料科学领域的两个数据集（i2b2-2010 和 MaSciP）上进行实验，我们表明简单的增强技术可以提高循环模型和基于 Transformer 模型的性能，尤其是对于小训练集的情况。

    Oct, 2020

  • 交通分类的数据增强

    数据增强（DA）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域被广泛采用以提高模型性能，然而在网络环境中，尤其是在流量分类（TC）任务中，数据增强一直存在问题。本文通过对 3 个 TC 数据集使用数据包时间序列作为输入表示，并考虑多种训练条件，基准测试了 18 种增强函数，结果显示（i）DA 可以获得以前未探索的优势，（ii）基于时间序列顺序和掩码的增强函数更适用于 TC，（iii）简单的潜在空间分析可以提供有关增强效果的线索。

    Jan, 2024

  • 低资源神经机器翻译中数据增强的再思考：多任务学习方法

    本文提出了一种基于多任务学习的数据增强方法，通过将目标句子的顺序进行颠倒等操作，产生不流畅的目标句子，作为辅助任务使用以加强编码器和强制解码器更多地关注源表示。在六个低资源翻译任务上的实验证明，该方法相对于以扩展经验数据分布为目标的传统数据增强方法，可以在提高翻译质量的同时提高翻译系统的鲁棒性和抗干扰性。

    Sep, 2021