小语种的逆袭之路：数据增强与迁移学习，让NLP不再“资源焦虑” 想象一下，你是一位语言学家，热衷于研究一门鲜为人知的小语种。这门语言有着独特的语法结构，优美的发音，以及承载着丰富文化底蕴的古老故事。然而，当你试图运用自然语言处理（NLP）技术来分析、理解甚至传承这门语言时，却发现自己陷入了一个尴尬的境地：数据匮乏！ 这就是小语种在NLP领域面临的普遍困境。与英语、中文等“资源富裕”的语言相比，小语种的数字化文本资源极其有限，这使得训练高性能的NLP模型几乎成为一项不可能完成的任务。就像巧妇难为无米之炊，再优秀的算法工程师，面对空空如也的数据集，也只能望洋兴叹。 但别灰心！在NLP的世界里，总有一些“救命稻草”可以抓住。数据增强和迁移学习，就是其中最耀眼的两颗星。它们就像两把神奇的钥匙，帮助我们打开小语种NLP的大门，让这些美丽的语言也能在数字化时代焕发新的生机。 数据增强：无中生有的炼金术 既然数据不够，那就创造数据！这就是数据增强的核心思想。它就像一位技艺高超的炼金术师，通过各种巧妙的手段，将有限的数据转化为无限的可能。 最简单粗暴的方法，就是同义词替换。比如，我们有一句用某小语种表 …