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EDA_NLP_for_Chinese

中文EDA实现。本工具是论文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks》的中文版本实现。
原作者虽给出了针对英文语料数据增强的代码实现，但不适合中文语料。我经过对原论文附上的代码的修改，现在推出这个适合中文语料的数据增强EDA的实现。

Usage

先将需要处理的语料按照下面的例子处理好成固定的格式：

0	今天天气不错哦。

1	今天天气不行啊！不能出去玩了。

0	又是阳光明媚的一天！

即，标签+一个制表符\t+内容

命令使用例子：

$python code/augment.py --input=train.txt --output=train_augmented.txt --num_aug=16 --alpha=0.05

这里：

input参数：需要进行增强的语料文件

output参数：输出文件

num_aug参数：每一条语料将增强的个数

alpha参数：每一条语料中改动的词所占的比例

具体使用方法同英文语料情况。请参考eda_nlp。

Chinese stopwords

词表名	词表文件
中文停用词表	cn_stopwords.txt
哈工大停用词表	hit_stopwords.txt
百度停用词表	baidu_stopwords.txt
四川大学机器智能实验室停用词库	scu_stopwords.txt

Reference

原仓库：eda_nlp。感谢原作者的付出。Thanks to the author of the paper.

Acknowledgments

原论文阅读笔记

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

简介

在这篇论文中，作者提出所谓的EDA，即简单数据增强(easy data augmentation)，包括了四种方法：同义词替换、随机插入、随机交换、随机删除。作者使用了CNN和RNN分别在五种不同的文本分类任务中做了实验，实验表明，EDA提升了分类效果。作者也表示，平均情况下，仅使用50%的原始数据，再使用EDA进行数据增强，能取得和使用所有数据情况下训练得到的准确率。

已有方法及其问题所在

英法互译
同义词替换
数据噪声

由于没有一般的语言转换的通用规则，因此NLP中的通用数据增强技术人们探索甚少。上述若干方法，相对于其能提升的性能，实现开销更大。

作者还列举出了其他一些增强方法，而EDA的优点在于能以更简单的方法获得差不多的性能。

创新思路

在本文，作者提出通用的NLP数据增强技术，命名为EDA。同时作者表示，他们是第一个给数据增强引入文本编辑技术的人。EDA的提出，也是一定程度上受计算机视觉上增强技术的启发而得到。下面详细介绍EDA的四个方法：

对于训练集中的每个句子，执行下列操作：

同义词替换(Synonym Replacement, SR)：从句子中随机选取n个不属于停用词集的单词，并随机选择其同义词替换它们；
随机插入(Random Insertion, RI)：随机的找出句中某个不属于停用词集的词，并求出其随机的同义词，将该同义词插入句子的一个随机位置。重复n次；
随机交换(Random Swap, RS)：随机的选择句中两个单词并交换它们的位置。重复n次；
随机删除(Random Deletion, RD)：以 $p$ 的概率，随机的移除句中的每个单词；

这些方法里，只有SR曾经被人研究过，其他三种方法都是本文作者首次提出。

值得一提的是，长句子相对于短句子，存在一个特性：长句比短句有更多的单词，因此长句在保持原有的类别标签的情况下，能吸收更多的噪声。为了充分利用这个特性，作者提出一个方法：基于句子长度来变化改变的单词数，换句话说，就是不同的句长，因增强而改变的单词数可能不同。具体实现：对于SR、RI、RS，遵循公式：$n$ = $\alpha$ * $l$，$l$ 表示句长，$\alpha$ 表示一个句子中需要改变的单词数的比例。在RD中，让 $p$ 和 $\alpha$ 相等。另外，每个原始句子，生成 $n_{aug}$ 个增强的句子。

实验环节

实验设置

作者使用了5个不同的Benchmark数据集（这里不再介绍每个数据集是什么，如果你想了解可以去查原论文，但没太大必要），这样就有5种文本分类任务，使用了两个state-of-the-art文本分类的模型：LSTM-RNN和CNNs。并将有无EDA作为对比，同时因为欲得到EDA在小数据集上的实验效果，将训练数据集大小分为500、2000、5000、完整这4个量级。每个训练效果是在5个文本分类任务上的效果均值。

实验结果

实验结果是：在完整的数据集上，平均性能提升0.8%；在大小为500的训练集上，提升3.0%。具体见如下表1：

<center>表1</center> - 作者指出，EDA在小训练集上有更好的性能效果。若使用完整的训练集数据，不使用EDA的情况下，最佳的平均准确率达到88.3%。若使用50%的训练集数据并且使用EDA的情况下，最佳的平均准确率达到88.6%，超过前述情况。

若句子中有多个单词被改变了，那么句子的原始标签类别是否还会有效？作者做了实验：首先，使用RNN在一未使用EDA过的数据集上进行训练；然后，对测试集进行EDA扩增，每个原始句子扩增出9个增强的句子，将这些句子作为测试集输入到RNN中；最后，从最后一个全连接层取出输出向量。应用t-SNE技术，将这些向量以二维的形式表示出来。实验结果就是，增强句子的隐藏空间表征紧紧环绕在这些原始句子的周围。作者的结论是，句子中有多个单词被改变了，那么句子的原始标签类别就可能无效了。
对于EDA中的每个方法，单独提升的效果如何？作者做实验得出的结论是，对于每个方法在小数据集上取得的效果更明显。$\alpha$ 如果太大的话，甚至会降低模型表现效果，$\alpha$=0.1似乎是最佳值。
如何选取合适的增强语句个数？在较小的数据集上，模型容易过拟合，因此生成多一点的语料能取得较好的效果。对于较大的数据集，每句话生成超过4个句子对于模型的效果提升就没有太大帮助。因此，作者推荐实际使用中的一些参数选取如表2所示：

<center>表2</center> 其中，$n_{aug}$ ：每个原始语句的增强语句个数；$N_{train}$：训练集大小

其它

1. EDA提高文本分类的效果的原理是什么？

生成类似于原始数据的增强数据会引入一定程度的噪声，有助于防止过拟合；
使用EDA可以通过同义词替换和随机插入操作引入新的词汇，允许模型泛化到那些在测试集中但不在训练集中的单词；

2. 为什么使用EDA而不使用语境增强、噪声、GAN和反向翻译？

上述的其它增强技术作者都希望你使用，它们确实在一些情况下取得比EDA较好的性能，但是，由于需要一个深度学习模型，这些技术往往在其取得的效果面前，付出的实现代价更高。而EDA的目标在于，使用简单方便的技术就能取得相接近的结果。

3. EDA是否有可能会降低模型的性能？

确实有可能。原因在于，EDA有可能在增强的过程中，改变了句子的意思，但其仍保留原始的类别标签，从而产生了标签错误的句子。