NLP一键中文数据增强工具
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇
机器学习AI算法工程 公众号：datayx
一键中文数据增强工具，支持：
1.随机实体替换
2.近义词
3.近义近音字替换
4.随机字删除（内部细节：数字时间日期片段，内容不会删）
5.NER类
BIO数据增强6.随机置换邻近的字：研表究明，汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的
7.中文等价字替换（1 一 壹 ①，2 二 贰 ②）
8.翻译互转实现的增强
9.使用
simbert做生成式相似句生成
经过细节特殊处理，比如不改变年月日数字，尽量保证不改变原文语义。即使改变也能被猜出来、能被猜出来、能被踩出来、能被菜粗来、被菜粗、能菜粗来
项目获取方式：
关注微信公众号 datayx 然后回复 增强 即可获取。
AI项目体验地址 https://loveai.tech
计划中的未来内容
增加多线程操作，一键操作
使用 WordNet数据库 来做同义词替换
随机噪声注入？随机插入一些字符，太简单实现了。
利用pingyin？https://github.com/mozillazg/python-pinyin
基于Word2Vec、BERT等词向量的词语近距离的替换、MASK猜测置换 ？？但是无法控制它生成，以及缺点MASK位置。
引入TF-IDF、TextRank、关键词字典等，可以选择：替换/不替换关键词 ？？
意义
在不改变原文语义的情况下，生成指定数量的训练语料文本
对NLP模型的泛化性能、对抗攻击、干扰波动，有很好的提升作用
参考比赛(本人用此策略+base bert拿到：50+-/1000)：https://www.biendata.com/competition/2019diac/
API
1.随机(等价)实体替换
参数：
base_file ：缺省时使用内置（公司）实体。对公司实体进行替换
是文本文件路径，内容形如：
实体1
实体2
...
实体ncreate_num=3 ：返回最多3个增强文本
change_rate=0.3 ：文本改变率
seed ：随机种子
2.随机同义词替换
参数：
base_file ：缺省时使用内置同义词表，你可以设定/自己指定更加丰富的同义词表：
是文本文件路径，内容形如（空格隔开）：
Aa01A0 人类 生人 全人类
id2 同义词b1 同义词b2 ... 同义词bk
...
idn 同义词n1 同义词n2\create_num=3 ：返回最多3个增强文本
change_rate=0.3 ：文本改变率
seed ：随机种子
3.随机近义字替换
参数：
base_file ：缺省时使用内置【同义同音字表】，你可以设定/自己指定更加丰富的同义同音字表：
是文本文件路径，内容形如（\t隔开）：
de 的 地 得 德 嘚 徳 锝 脦 悳 淂 鍀 惪 恴 棏
拼音2 字b1 字b2 ... 字bk
...
拼音n 字n1 字n2\create_num=3 ：返回最多3个增强文本
change_rate=0.3 ：文本改变率
seed ：随机种子
4.随机字删除
参数：
create_num=3 ：返回最多3个增强文本
change_rate=0.3 ：文本改变率
seed ：随机种子
5.NER命名实体 数据增强
输入标注好的NER数据目录，和需要增强的标注文件路径，和增强的数量，即可一键增强
Ner类参数：
ner_dir_name='ner_data' : 在ner数据放在ner_data目录下（里面很多.txt）
ner_dir_name提供的目录下是各种标注数据文件，文件内容以标准的NER 的BIO格式分开：
ignore_tag_list=['O'] : 数据里面O标签的不需要管
data_augument_tag_list=['P', 'LOC'] : 只对P、LOC标签的实体做增强
augument_size=3 : 每条标注数据，最多新增强数量
seed=0 : 随机种子/ 可缺省
调用函数augment()参数
file_name: 1条标注训练文件的路径，如0.txt
ner.augment(file_name='0.txt')
例子：
6.随机置换邻近的字
char_gram=3：某个字只和邻近的3个字交换
内部细节：遇到数字，符号等非中文，不会交换
7.等价字替换
参数：
base_file ：缺省时使用内置【等价数字字表】，你可以设定/自己指定更加丰富的等价字表(或者使用函数：add_equivalent_list)：
是文本文件路径，内容形如（(\t)隔开）：
0 零 〇
1 一 壹 ①
...
9 九 玖 ⑨create_num=3 ：返回最多3个增强文本
change_rate=0.3 ：文本改变率
seed ：随机种子
8.翻译互转实现的增强
1.百度中英翻译互转实现的增强 note:
申请你的 appid、secretKey: http://api.fanyi.baidu.com/api/trans
9.simbert
来源：https://github.com/ZhuiyiTechnology/pretrained-models
参考：https://github.com/ZhuiyiTechnology/simbert
下载其中任意模型，解压到任意位置赋值给model_path变量：
参数：
config：model_path（上述下载的模型位置），设备（cpu/cuda...）、最大长度、随机种子
sent：需要增强的句子
create_num：构造的句子数量
机器学习算法AI大数据技术
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