中文NLP数据增强工具：https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的增强方法 EDA EDA-Easy Data Augmentation...作者将数据集分别在0，20%，40%，60%，80，100%上进行了实验，结果自然是数据越少增强带来的提升越大，到100%带来的提升不大，这个倒是意料之中，比较有意思的是作者还进一步进行了实验。...通过原始数据训练一个RNN模型，然后在测试集中每个句子通过EDA获得9个增强的句子，输入到模型中，获取其最后一层的向量输出，通过t-SNE算法将向量转为2维表达并绘制2D图形，发现增强的句子与原始句子的周围且距离很近...个人感觉众包review更为可信，对于论文发表来说没啥技术含量且冗长，而且也与数据增强初衷违背。 但是NER问题的增强EDA可能不太适合使用，槽位值很可能因为随机替换之类的操作而改变。...中文NLP数据增强工具：https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation reference EDA-Easy Data Augmentation Techniques
图像中可以通过旋转、翻转变换、rgb转灰度、加入白噪声等方式增强数据，其语义不会发生改变，但是NLP中却往往发生语义改变，针对NLP的一些数据增强方法进行了探索。...EDA EDA-Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据增强方法...基于此咱们就来尝试一把，对于原始输入，使用了此方法之后增强的数据： 原始句子：帮我查一下航班信息 生成句子：请帮我查一下航班信息、帮我查查一下航班信息、帮我查帮一下航班信息 代码见：bert_main.py...Back-translation 通过将目标句子翻译为外语，然后将外语翻译成中文，翻译一般会重新组织句子结构，所以增强后的数据具备一定的句式丰富性，下面是使用了百度翻译api的结果。...Guo et al将其应用于NLP之中。
图像中可以通过旋转、翻转变换、rgb转灰度、加入白噪声等方式增强数据，其语义不会发生改变，但是NLP中却往往发生语义改变，针对NLP的一些数据增强方法进行了探索。...word_level_augment.pyEDA EDA-Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据增强方法...基于此咱们就来尝试一把，对于原始输入，使用了此方法之后增强的数据： 原始句子：帮我查一下航班信息 生成句子：请帮我查一下航班信息、帮我查查一下航班信息、帮我查帮一下航班信息 代码见：bert_main.py...Back-translation通过将目标句子翻译为外语，然后将外语翻译成中文，翻译一般会重新组织句子结构，所以增强后的数据具备一定的句式丰富性，下面是使用了百度翻译api的结果。...Guo et al将其应用于NLP之中。
当涉及到自然语言处理（NLP）数据增强时，各种技术和方法可用于生成更多的训练样本以改善模型性能。...数据增强方法。...这些模型通过学习大规模文本数据，可以生成具有自然语言表达能力的文本。生成的样本可以用于多种NLP任务的数据增强，例如文本分类、文本生成和机器翻译。...在NLP中，数据增强是一个重要的技术，可以帮助模型更好地处理多样性的文本数据，提高泛化能力，并降低过拟合的风险。...通过使用这些数据增强方法，研究人员和从业者可以更好地训练和部署NLP模型，以应对多样化的自然语言文本。这些方法的选择应该基于特定任务的需求和可用资源，以提高NLP任务的性能。
如何用有限的数据做出最佳的效果？除了一个优秀的模型以外，最有效的方法就是做数据增强了。自然语言处理(NLP)不同于图像，可以做裁剪，反转，缩放等操作来增强，而是有文本特别的处理方式。...数据增强 这篇论文主要探讨如何在文本分类做数据增强，当然这些数据增强的方法一样可以用在其他NLP任务中。 一句话概括数据增强，就是把原有训练集合: ? 通过某种变换，转变成新的训练集合: ?...提升多样性 上述数据增强方法思路其实都很一致，找到已有样本的相似样本，训练目标也较为一致。这时候思考一个问题，不同的数据增强方法是等同的，还是互补的呢？...(a)就是在一个mini-batch中，采用一个随机的数据增强方法把x变为x'，(c)就是把x用一系列的数据增强方法变成x'。...为了充分利用数据增强后的数据，论文又提出了对抗学习目标。考虑到xi'是由xi生成的，因此模型应该学到每个数据增强样本的“爸爸”是谁。如下图所示： ?
NLP，大致总结了目前 NLP 领域的通用数据增强方法和几种针对如 NER 的序列标注模型进行适配的变种方法，关于后者，重点介绍了基于 mixup 改进的 SeqMix 方法。...通用数据增强方法 阅读 Tip：每个增强方法最后的有序列表是提出或使用该方法的论文列表。 Lexical Substitution 在不改变语义的情况下，替换句子中的词。...针对序列标注的数据增强方法 DAGA，EMNLP 2020 GitHub - ntunlp/daga: Data Augmentation with a Generation Approach for...使用线性化后的数据集训练语言模型。 Predict。给定第一个词 [BOS]，使用训练好的模型生成新数据。...SeqMix，EMNLP 2020 该方法实际上也是对 CV 中 mixup 方法的 NLP 适配。
数据增强的主要作用如下： 增加了模型的概括功能； 对于不平衡数据集很有用； 可以最大程度地减少标注工作； 提高了针对对抗性攻击的健壮性； 一般情况下文本分类中的数据增强会产生更好的模型，因为模型在训练过程中会看到更多的语言模式...但是现在这种数据增强的工作是通过在大型预训练语言模型上的迁移学习来管理的，因为这些模型对于我们使用的各种转换已经不敏感了。事实上，数据增强方法只有在创造出以前从未见过的新的语言模式时才会有益。...一般情况下我们都会结合几种数据增强方法来实现更多样化的实例。 一般情况下文本有四种类型的数据增强:字符级、单词级、短语和句子级、文档级。...特征空间中的数据增强 特征空间中的数据增强处理的是将输入数据以其特征形式转换为输入的潜在向量表示。在特征空间中有两种类型的数据增强: 噪声：与数据一样，也可以在特征空间中引入噪声。...总结 本文概述了适合文本领域的数据增强方法。数据增强有助于实现许多目标，包括正规化、最小化标签工作量、降低对真实数据的使用(尤其是在隐私敏感领域)、平衡不平衡的数据集，以及增加对抗攻击的健壮性。
本文将介绍Python数据增强的概念、意义、常用方法以及在具体案例中的应用，并通过一个具体案例展示数据增强在图像分类任务中的应用。...一、Python数据增强概述 数据增强是一种通过人工或自动方式对数据进行修改或变换，以增加数据集规模和多样性的技术。...在机器学习中，数据增强被广泛应用于解决数据稀缺、数据不平衡、数据噪声等问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。...二、Python数据增强的常用方法 1.图像数据增强 图像数据增强是一种常用的数据增强技术，通过对图像进行旋转、平移、缩放、翻转、裁剪等操作，增加图像的多样性和规模。...三、Python数据增强的应用案例 下面以一个图像分类任务为例，介绍Python数据增强的应用。在这个案例中，我们使用了Keras框架和ImageDataGenerator类来进行图像数据增强。
为什么要做数据增强在计算机视觉相关任务中，数据增强（Data Augmentation）是一种常用的技术，用于扩展训练数据集的多样性。它包括对原始图像进行一系列随机或有规律的变换，以生成新的训练样本。...数据增强的主要目的是增加模型的泛化能力、提高模型的鲁棒性，并减轻过拟合的风险。以下是进行数据增强的几个重要原因：增加数据样本数量：数据增强可以通过生成变体来增加训练样本的数量。...通过数据增强，您可以使用较少的标记样本来训练模型，同时保持性能。常见的数据增强技术包括图像翻转、旋转、缩放、裁剪、颜色变换、加噪声等。...选择哪些数据增强技术以及如何应用它们通常取决于具体任务和数据集的特点。数据增强在许多计算机视觉任务中都被广泛使用，包括图像分类、目标检测、分割、人脸识别等。...通过增强数据的多样性，可以提高模型的性能并使其更适应复杂的现实世界场景。人脸图像数据增强对于人脸图像数据增强，有多种方法可以提高模型的鲁棒性和性能。
其实我们都知道Pytorch的torchvision的transforms并非真正意义上的数据增强，它只是将图像做了变换，实际上图像数据集的总量是不变的。...现在我们使用Augmentor来做真正意义上的数据增强，首先安装Augmentor pip install Augmentor 如果我们的ground truth，即mask图像是单通道的，需要转成3通道的...im_name_new = im_name.split('.')[0]+'.png' cv2.imwrite(output_path + im_name_new, img) 最后就是开始做数据增强处理了...，当然我这里只做了旋转和翻转处理，你还可以作一些其他的数据增强。...最后会得到20000张增强图像。
数据增强汇总仓库 一个强大的数据增强仓库 https://github.com/aleju/imgaug 介绍了大量不同任务的数据增强方法，包括代码和可视化 ?...另一份数据增强的文档是百度深度学习框架 PandlePandle 的介绍 https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/advanced_tutorials...以下详细介绍几种数据增强的策略 Mix up 论文： 《mixup: Beyond Empirical Risk Minimization》 https://arxiv.org/abs/1710.09412...这种数据增强的方法有 4 个参数 、、、 ，其物理意义如下： ? 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103992528 Mosaic ?...Mosaic 是 YOLOv4 提出的一种数据增强方法，在 Cutmix 中我们组合了两张图像，而在 Mosaic 中我们使用四张训练图像按一定比例组合成一张图像，使模型学会在更小的范围内识别对象。
最近遇到数据样本数目不足的问题，自己写的增强工具生成数目还是不够，终于在网上找到一个数据增强工具包，足够高级，足够傻瓜。想要多少就有多少！再也不怕数据不够了！...简介 Augmentor是一个Python包，旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强。它主要是一种数据增强工具，但也将包含基本的图像预处理功能。...特色 Augmentor是用于图像增强的软件包，重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数据的操作。...使用Examples 分3步： 实例化Pipeline 对象，通过指定包含要处理图片所在的目录； 定义数据增强操作，crop、rotate等等，添加到pipeline中； 调用pipeline的sample...总结 个人认为其最大的亮点是只需要指定要增强图片所在的路径即可，不用进行读入、以及numpy数据转换； 增强时只需要指定最后的数目N，无论原始图片有多少，总能生成你想要的数目！！！
引言 两篇文章为大家介绍，第一篇针对会话问题产生，提出一种新的增强动态推理网络，该网络基于一般的编解码器动态的集成了一个推理过程，使得该网络可以更好地理解文章中提出的问题和接下来要问的问题。...为此，我们提出了一种新的增强动态推理(ReDR)网络，该网络基于一般的编解码器框架，并以动态的方式集成了一个推理过程，以更好地理解文章中提出的问题和接下来要问的问题。...3、使用最新的CoQA数据集验证我们方法的有效性。此外，我们还使用它来创建多轮的QA会话，以显示其广泛的适用性。 网络模型介绍 增强动态推理(ReDR)网络架构。 ?...试验结果 CoQA数据集上各种模型的性能比较 ? 人工评价结果 ? CoQA数据集中生成问题和人工注释问题统计对比 ?...基于CoQA数据集，模型生成问题和人工问题生成样例 ?
原文地址: https://machinelearningmastery.com/datasets-natural-language-processing/ 针对NLP中常见的7个问题进行分类，归纳常用数据集...Stanford Statistical Natural Language Processing Corpora Alphabetical list of NLP Datasets NLTK Corpora...Open Data for Deep Learning on DL4J NLP datasets
【NLP数据集推荐】 CLUEDatasetSearch https://github.com/CLUEbenchmark/CLUEDatasetSearch 中英文NLP数据集。...您可以通过上传数据集信息贡献你的力量。上传五个或以上数据集信息并审核通过后，该同学可以作为项目贡献者，并显示出来。...搜索所有中文NLP数据集，附常用英文NLP数据集 www.cluebenchmarks.com/dataset_sear
前言 由于自己的数据比较少，因此想采用数据增强的方式来扩充自己的数据集，对于目标检测任务而言，除了需要改变原始图像外，还需要对目标框进行相应的变化。...复刻YOLO官方的数据增强实现 在YOLOv5的datasets.py中，封装了一系列数据增强的方法。于是我想把它提取出来，单独在外面进行数据增强。...我主要想做一些简单的数据增强，比如平移、旋转、缩放等，于是我找到了random_perspective这个函数。...旋转增强弊端 在思考采用旋转数据增强时，我想到了一个问题，就是旋转之后的目标框实际上是要比原先要大的。采用这位博主所画的图可以进行解释。...数据增强提升经验 我尚未使用数据增强进行对比测试，看到这位博主已经进行了测试，各方法提升结果如下： 结论是使用旋转(Rotate)、随机去除像素点(Dropout)、仿射变换(Affine)对结果的提升比较显著
译者 | 小韩 编辑 | 安可 【磐创AI导读】：本文讲解了图像数据增强实战。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...我目前正在做图像数据增强的深度和有效性的研究。这项研究的目的是学习怎样增加只有有限或少量数据的数据集大小，增强训练的卷积网络模型的鲁棒性。.../NIKE.png') img = np.array(img) plt.imshow(img) plt.show() 翻转（Flipping） 翻转图像是最流行的图像数据增强方法之一。...这主要是由于翻转图像的代码比较简单，而且对于大多数问题而言，翻转图像会增强模型的性能。下面的模型可以被认为是看到左鞋而不是右鞋，因此通过这种数据增加，模型对于看到鞋的潜在变化变得更加有鲁棒性。...img[i][j][k] += noise[i][j][k] plt.imshow(img) plt.show() 生成对抗网络（GAN） 我阅读过很多将生成对抗网络用于数据增强的文献
物料主数据增强(2) 之前写了一一篇物料主数据增强的文档ABAP随笔-物料主数据界面增强，需要配置+增强代码，今天升级一下功能，对物料主数据页签进行增强 1....对物料主数据表增强 append custom field in MARA 随便加一个你想要的字段 2....数据更新 之前我们在物料主数据界面增强中已经讲过了，如何对物料主数据进行增强校验了， 这里我们简单做一个唯一性校验: 启用EXIT_SAPLMGMU_001出口 和 CI_MMH1 *&------...'MM01' 对MM01也进行唯一性的校验是因为，MM01可以对已存在的物料进行扩展 更多其他的文章请点击历史记录 ABAP随笔-物料主数据界面增强 BP客户增强-保存时增加校验事件(DCHCK) BP...客户增强-详细-干货 S4 BP客户增强说明
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