nlpaug 自然语言文字增强

港控/mmm° 2022-10-17 10:41 181阅读 0赞

##### 1.同义词替换 #####

import nlpaug.augmenter.word as naw
    text = "hello Word!"
    aug = naw.SynonymAug(aug_src='wordnet')
    ouput = aug.augment(text)
    
    >>'hi Word!'

##### 2.上下文词嵌入增强器Contextual Word Embeddings Augmenter #####

aug = naw.ContextualWordEmbsAug(
        model_path='bert-base-uncased', action="substitute")
    ouput = aug.augment(text)
    >>'that word!'

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NvY2t0YWlsX3B5_size_16_color_FFFFFF_t_70]

参考：https://towardsdatascience.com/nlp-extract-contextualized-word-embeddings-from-bert-keras-tf-67ef29f60a7b  
文档：  
https://nlpaug.readthedocs.io/en/latest/example/example.html  
https://github.com/makcedward/nlpaug/blob/master/example/textual\_augmenter.ipynb

[下载谷歌预训练模型][Link 1]

curl -o - https://s3.amazonaws.com/dl4j-distribution/GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz | gunzip > ./GoogleNews-vectors-negative300.bin

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0NvY2t0YWlsX3B5_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221014/6c1e78ae79d0476f9102fe6e60f1fe3a.png
[Link 1]: https://drive.google.com/file/d/0B7XkCwpI5KDYNlNUTTlSS21pQmM/edit

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