CMU & MILA & 谷歌 _ 三家巨头发布史上最干文本增强总结.pdf

文本增强是一种重要的技术手段，尤其在自然语言处理（NLP）领域，用于生成新的训练数据，提高模型的泛化能力和性能。随着深度学习的发展，尤其是大型预训练模型的出现，数据增强在NLP中的作用日益凸显。然而，由于自然语言的复杂性和离散性，直接生成新的文本数据并不像在计算机视觉（CV）领域那样简单。 本文重点讨论了NLP数据增强的难点、方法和应用场景。数据增强的目标是生成易于执行且能提升模型表现的新数据。这需要在保持数据质量的同时避免引入过多噪声或导致过拟合。增强数据应与原始数据集保持一定的相似性，以确保模型能够从中学习到有效的模式，而不是过度适应特定的变化。 在理解和分析数据增强的机制时，可以从正则化的角度考虑。增强数据可以增加模型的鲁棒性，减少过拟合，这可以通过引入噪声、变换特征分布或改变数据轨迹来实现。此外，大规模的数据增强还能够提高分类器的决策边界。 常见的NLP数据增强方法大致可以分为几类： 1. **基于规则特征空间的增强**：这种方法不直接生成新的语言数据，而是在特征空间进行操作。例如，通过学习不变量并在目标类别上转换特征，或者在同类别的特征流形上进行仿射变换。 2. **EDA（Easy Data Augmentation）**：这是一种简单有效的增强技术，包括随机插入、删除和替换词汇，为文本数据添加噪声。UDA（Unsupervised Data Augmentation）是EDA的扩展，结合了翻译和TF-IDF替换词，用于半监督学习。 3. **图上的变换**：将自然语言转化为图或树结构，通过改变子树顺序或删除子树等方式进行增强。 4. **样本插值**：借鉴自图像领域的MixUp和CutMix，但在文本中实现插值较为困难。通常的方法包括拼接句子、混合词向量或高维表示，以及Seq2MixUp提出的基于位置选择或向量混合的技术。 5. **基于模型的增强**：利用预先训练好的模型，如翻译模型进行回译，或使用语言模型进行填空操作。例如，通过遮蔽词汇并用预训练模型预测来增强数据。 这些方法各有优缺点，适用于不同的任务和场景。在实际应用中，研究者和工程师通常需要根据具体需求和资源选择合适的数据增强策略。通过对当前NLP领域数据增强技术的系统性总结，这篇论文为理解和实践这一重要技术提供了宝贵的指导。