# 基于数据增强技术的中文文本分类
方法一：随机插入标点符号
AEDA: An Easier Data Augmentation Technique for Text Classification
方法二：随机重复字词
ESimCSE: Enhanced Sample Building Method for Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Embedding
机器学习-基于AEDA的数据增强技术的中文文本分类python源码+数据集.zip （22个子文件） 
utils.py 5KB
data OriginalFile Ebusiness.csv 927KB
word_dict.txt 2.3MB
compare_tctextcnn_p.jpg 578KB compare_tctextcnn_r.jpg 633KB mylang_ebusiness_word.py 14KB compare_tcfasttext_r.jpg 625KB TCFastText.py 8KB .idea other.xml 186B vcs.xml 180B misc.xml 297B inspectionProfiles Project_Default.xml 1KB profiles_settings.xml 174B modules.xml 260B .gitignore 176B AEDA.iml 326B compare_tcfasttext_p.jpg 595KB .gitignore 73B __pycache__ utils.cpython-37.pyc 6KB TCTextCNN.py 9KB README.md 305B visualize.py 2KB资源评论
Wanger_Mazi2024-10-29资源太好了，解决了我当下遇到的难题，抱紧大佬的大腿~
