15种NLP数据增强方法总结与对比_多种数据增强方法结合的对比学习

数据增强的方法

数据增强（Data Augmentation，简称DA），是指根据现有数据，合成新数据的一类方法。毕竟数据才是真正的效果天花板，有了更多数据后可以提升效果、增强模型泛化能力、提高鲁棒性等。然而由于NLP任务天生的难度，类似CV的裁剪方法可能会改变语义，既要保证数据质量又要保证多样性，使得大家在做数据增强时十分谨慎。

作者根据生成样本的多样性程度，将数据增强分为以下三种方法：

• Paraphrasing：对句子中的词、短语、句子结构做一些更改，保留原始的语义
• Noising：在保证label不变的同时，增加一些离散或连续的噪声，对语义的影响不大
• Sampling： 旨在根据目前的数据分布选取新的样本，会生成更多的数据。
  

Paraphrasing

该类方法根据替换的成分不同，又可以分为词、短语、句子级别。作者共总结了6种方法

• Thesaurus
  利用词典，知识图谱等外部数据，随机将非停用词替换成同义词或上位词，如果增加多样性的话还可以替换成相同词性的其他词。
• Semantic Embeddings
  利用语义向量，将词或短语替换成相近的（不一定是同义词）由于每个词都有语义表示，可替换范围更大，而上一种方法只能替换图谱里的。
• MLMs
  利用BERT等模型，随机mask掉一些成分后生成新的
• Rules
  利用一些规则，例如缩写、动词变位、否定等，对句子的一些成分进行改写，比如把 is not 变成 isn’t
• Machine Translation
• ：分为两种，Back-translation指把句子翻译成其他语言再翻译回来，Unidirectional Translation指在跨语言任务中**，把句子翻译成其他语言**
• Model Generation
• 利用Seq2seq模型生成语义一致句子。
  
  歧义」主要是指有些多义词在不同场景下意思不一样

Noising

人在读文本时对噪声是免疫的，比如单词乱序、错别字等。基于这个思想，可以给数据增加些噪声来提升模型鲁棒性。

• Swapping
  除了交换词以外，在分类任务中也可以交换instance或者sentence
• Deletion
  在分类任务中也可以交换instance或者sentence
• Insertion
  可以把同义词随机插入句子中
• Substitution
  把一些词随机替换成其他词（非同义），模拟misspelling的场景。为了避免改变label，可以使用label-independent的词，或者利用训练数据中的其他句子
• Mixup
  这个方法最近两年比较火，把句子表示和标签分别以一定权重融合，引入连续噪声，可以生成不同label之间的数据**，但可解释性较差**

总的来说，引入噪声的数据增强方法使用简单，但对句子结构和语义造成影响，多样性有限，主要还是提升模型的鲁棒性。

对抗样本
Dropout：也是SimCSE用到的，还有R-drop，都是通过dropout来加入连续噪声
Feature Cut-off：比如BERT的向量都是768维，可以随机把一些维度置为0，这个效果也不错

Sampling

从数据的分布中采取新样本，不同于较通用的paraphrasing，采样更依赖任务，需要在保证数据可靠性的同时增加更多多样性。比如 前两个数据增强方法更难，作者整理四种方法。

Method Stacking

实际应用时可以应用多种方法、或者一种方法的不同粒度。

总结

数据增强算是相当接地气的研究了，少样本、领域迁移、是每个NLPer都会遇到的问题，而在数据上做文章可能比其他模型改动的方法更为有效。同时从这篇综述也可以看到**，数据增强其实可以做得很fancy**，还不影响线上速度，比如我之前就用T5和ELECTRA做过数据增强，都有一些效果，可谓低调而不失奢华，典雅而不失大气，深度拿捏得稳稳的。