文本分类任务中的数据增强策略

在大模型训练中，文本分类任务的数据增强策略对模型性能提升至关重要。本文将对比几种主流的数据增强方法，并提供可复现的实现方案。

数据增强方法对比

1. 同义词替换（Synonym Replacement）

这是最基础的方法，通过替换句子中的关键词来生成新样本。使用NLTK库的wordnet进行同义词查找：

import random
from nltk.corpus import wordnet

def synonym_replacement(sentence, n=1):
    words = sentence.split()
    new_words = []
    for word in words:
        synonyms = get_synonyms(word)
        if synonyms and random.random() > 0.5:
            new_words.append(random.choice(synonyms))
        else:
            new_words.append(word)
    return ' '.join(new_words)

2. 回译（Back Translation）

通过机器翻译再回译的方式生成语料，能有效增加数据多样性。使用transformers库：

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

def back_translate(text):
    # 中文→英文→中文
    tokenizer_en = MarianTokenizer.from_pretrained('Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en')
    model_en = MarianMTModel.from_pretrained('Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en')
    # 实现回译逻辑

3. 随机插入与删除

随机在句子中插入或删除词汇，保持语义一致性。这种方法简单有效，适合小数据集增强。

实验建议

针对文本分类任务，建议采用组合策略：先进行同义词替换，再辅以回译方法。注意保持原始标签不变，避免数据污染。

数据工程思考

在实际操作中，需特别关注增强后数据的语义保真度，防止生成无意义的噪声样本。建议建立数据质量评估指标，如语义相似度、分类准确率等。

对于特征工程而言，这些增强数据能够丰富模型的语义理解能力，在训练阶段提升泛化性能。