文本数据增强策略：同义词替换、回译的质量控制与实现 各位朋友，大家好！今天我们来聊一聊文本数据增强中两种常用的方法：同义词替换和回译，并重点讨论如何控制它们的质量，以及如何在代码中实现。在自然语言处理（NLP）领域，数据是模型训练的基石。然而，在很多情况下，我们面临着数据量不足的问题，或者数据分布不均衡。这时，数据增强就显得尤为重要。数据增强通过在现有数据的基础上，生成新的、与原始数据相似的数据，从而扩大数据集，提高模型的泛化能力和鲁棒性。 一、同义词替换：基本原理与挑战 同义词替换，顾名思义，就是用一个词的同义词来替换原文中的该词，从而生成新的句子。其基本原理很简单，但实际应用中却面临着一些挑战。 1.1 基本原理 同义词替换的核心在于找到合适的同义词。这通常依赖于同义词词典或词向量模型。 同义词词典： 像 WordNet、OpenThesaurus 等，它们维护了词语之间的同义关系。 词向量模型： 比如 Word2Vec、GloVe、FastText、BERT 等，它们将词语映射到高维向量空间，语义相近的词语在向量空间中的距离也较近。 1.2 主要挑战 歧义性： 一个词可能有多个含 …