EDA Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks

EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks

概述

文章提出了一种文本分类任务中数据增强的方法：EDA，EDA中包括四种操作，SR、RI、 RS、RD。

实验显示，在五个通用的文本分类数据集上，使用EDA方法增强语料，模型都有一定性能上的提升。

尤其在语料不足的情况下，性能提升得越多。

EDA中的四种操作

分别是，同义词替换，随机插入，随机交换，随机删除。详细操作如下图

经过EDA方法操作后，原有句子的label还会是对的吗？

看论文的过程中，其实心中一直有一个疑问，经过EDA操作的句子，label还会是对的吗

作者在论文中回答了这一点，作者做了一个实验，用原有的训练集训练模型(未经过数据增强)，

之后在测试集中使用EDA方法，拓展测试集，将原有的测试集和拓展出的语料，喂进模型中，

发现原有测试集和拓展出的语料，最后线性层的输出，在高维空间中，距离很小。如下图所示。

作者的建议

作者给出了在实际使用EDA方法的建议，表格的左边是数据的规模$N_{train}$Ntrain​, 右边$\alpha$α是概率、比率

比如同义词替换中，替换的单词数$n=\alpha * l$n=α∗l, $l$l是句子长度。随机插入、随机替换类似。随机删除

的话$p=\alpha$p=α.$n_{avg}$navg​代表使用EDA方法从每一个句子拓展出的句子数量。

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