在非结构化数据任务中深度学习模型占据了主流，对于图像数据扩增方法以及比较成熟，而文本数据扩增方法则比较复杂。

本文将介绍几种简单的数据扩增放方法，以及一些可以直接使用的库。

扩增方法：回译

将文本数据翻译成某种语言，然后再将其翻译回原始语言。回译可以生成带有不同单词的文本数据，同时保留文本数据的上下文。

一般情况下回译需要借助翻译API来完成，需要耗费一定的时间。

扩增方法：同义词替换

从句子中随机选择N个非停止词，随机选择的同义词替换这些单词。

替换前：This article will focus on summarizing data augmentation techniques in NLP.

替换后：This write-up will focus on summarizing data augmentation methods in NLP.

在进行同义词替换时，关键是计算得到同义词的方法：

• word2vec距离
• Bert Mask预测

扩增方法：同义词插入

在句子中随机找一个非停止词的同义词。把同义词插入句子中的任意位置。

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扩增方法：随机替换

从句子中随机选取两个单词，互换它们的位置。

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扩增方法：随机删除

随机删除句子中的单词。

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扩增方法：对抗训练

对抗样本是让能够模型误分类的样本，且对抗样本与原始样本区别不大。将模型生成的对抗样本加入训练过程，即为对抗训练

对抗训练思路：通过产生对抗样本的思路，如FGSM来计算出扰动，添加到到连续的Word Embedding上产生，然后将再进行一次正向传播和反向传播。

https://arxiv.org/abs/1605.07725

扩增库：EDA

EDA是Easy Data Augmentation的缩写，原始提出于论文EDA: Easy Data Augmentation techniques for boosting performance on text classification tasks.

EDA库实现了同义词替换、随机插入、随机交换和随机删除等操作，使用起来非常简单。

英文版：https://github.com/jasonwei20/eda_nlp

中文版：https://github.com/zhanlaoban/EDA_NLP_for_Chinese

扩增库：nlpaug

nlpaug是一个非常常用的数据扩增库，支持文本和音频数据。nlpaug实现了较多的同义词替换方法，底层支持pytorch和tf。

https://github.com/makcedward/nlpaug

使用案例：https://github.com/makcedward/nlpaug/blob/master/example/textual_augmenter.ipynb