1.EDA EDA 使用传统的文本数据增强方法,可以在文本数据集小的情况下提升文本分类的性能。 出自论文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance onText Classification Tasks》。2.具体方法 EDA 主要有三个参数:n (表示一个句子修改多少个单词),α (修改句子中多少比例的单词),n_aug (一...
EDA 由四个简单但功能强大的操作组成:同义词替换、随机插入、随机交换和随机删除。 在实验的五个文本分类任务中,EDA 提高了卷积和递归神经网络的性能。 EDA 对于较小的数据集表现出特别强的结果; 平均而言,在五个数据集上,仅使用 50% 的可用训练集进行 EDA 训练达到了与使用所有可用数据进行正常训练相同的准确度。
作者在文本的处理方式上选用了回译和关键词提取两种方式,回译的方式可以帮助丰富数据的句式和句型,而tfidf方法优化了EDA的随机处理词策略,根据DBPedia先验知识和实际预料的词频确定关键词,再根据确定好的关键词替换同义词,避免无用数据和错误数据的产生。 另外,UDA优秀的另一个重要的突破是采用了Training Signal Annealin...
NLP比赛中一学就会的文本纠错方法,自然语言工具包NLTK功能强大! 哆啦K梦_Kaggle金牌 725 0 按头安利的NLP必备练手任务,从0入门NLP之阅读理解(附数据集) 哆啦K梦_Kaggle金牌 1014 0 应对文本分类比赛任务时,可以使用的优化策略(下) 哆啦K梦_Kaggle金牌 131 0 快速了解Kaggle竞赛分类和常见类型解析 哆啦K...
NLP中数据增强的实现 本工具是论文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks》的代码实现。 原作者虽给出了针对英文语料数据增强的代码实现,但不适合中文语料。我经过对原论文附上的代码的修改,现在推出这个适合中文语料的数据增强EDA的实现。
EDA_NLP_for_Chinese安装教程 简介 在本文中,我将向你介绍如何安装和配置EDA_NLP_for_Chinese,这是一个用于中文文本增强和数据增强的工具。作为一名经验丰富的开发者,我将指导你完成整个安装过程,并提供所需的代码和注释。 安装流程 为了更好地理解整个安装过程,我将使用表格来展示每个步骤和相应的操作。请看下表...
文本数据增强有很多方法,包括seqGAN,CircleGAN,语境增强等等,NLP涉及领域十分多,目前仍然处于亟待探索和发展得阶段,数据量小就是一个无法解决得问题。为此我改良中文EDA的数据增强方法,进行同义词替换,使用synonym包,做了EDA处理 ,具体请访问https://github.com/flyingwaters/EDA-Easier-Data-Augment-for-chinese ...
Price suggestion(EDA)下--nlp的处理 此处处理非结构化数据(即自然语言)。 1.item_description(描述) 计算描述的字符长度 defwordCount(text):#convert to lower case and strip regextry:#convert to lower case and strip regextext =text.lower()
from nlpcda import Randomword test_str = '''这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击''' smw = Randomword(create_num=3, change_rate=0.3) rs1 = smw.replace(test_...
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Feedback Prize - Evaluating Student Writing