浅层的文本数据增强技术，主要是在词汇与字符上做变换。具有代表性的是 Easy Data Augmenter

一、简单的数据增强技术 EDA (Easy Data Augmentation) 即Normal Augmentation Method

EDA 的4个数据增强操作：

1、同义词替换(Synonym Replacement, SR)：

从句子中随机选取n个不属于停用词集的单词，并随机选择其同义词替换它们；

2、随机插入(Random Insertion, RI)：

随机的找出句中某个不属于停用词集的词，并求出其随机的同义词，将该同义词插入句子的一个随机位置。重复n次；

3、随机交换(Random Swap, RS)：

随机的选择句中两个单词并交换它们的位置。重复n次；

4、随机删除(Random Deletion, RD)：

以 p的概率，随机的移除句中的每个单词；

使用EDA需要注意：控制样本数量，少量学习，不能扩充太多，因为EDA操作太过频繁可能会改变语义，从而降低模型性能。

5、字符编辑：

在单词中随机删除、插入、替换字符或者交换两个字符次序，用于模拟输入错误。

6、基于模板生成：

这种方法需要从语料中挖掘一些模板。最简单的就是主被动句式变换、命名实体替换等。

二、Normal Augmentation Method

深层的数据增强技术，涉及到语义保持，主要是通过深度模型的语义编码实现的，常见方法有

1、回译 （Back Translation）：

用机器翻译的方法将句子翻译成另外一种语言，然后再翻译回来。回译能够在保存语义不变的情况下，生成多样的句式，是无监督学习方法中常使用的语言增强技术。

2、生成法：

可以通过一些基于Transformer的比较好的语言模型去生成句子或者替换句子中的词，例如Fast Cross-domain Data Augmentation through Neural Sentence Editing先用一个编码器生成句子的的向量表示，然后基于这个向量生成新的句子。

3、文本对抗（Text Attack）：

这种方法的初衷是通过生成增强的数据干扰分类器，让生成器与分类器对抗学习，从而提升分类器的鲁棒性。省略部分由于看不懂，所以跳过了，链接在此。

以下详细介绍一种无监督的数据增强技术（可以先不看）：

无监督的数据增强技术UDA (Unsupervised Data Augmentation) 即一个半监督的学习方法，减少对标注数据的需求，增加对未标注数据的利用。

UDA关键解决的是如何根据少量的标注数据来增加未标注数据的使用。

Google在2019年提出了UDA方法（Unsupervised Data Augmentation 无监督数据增强），这是一种半监督学习方法。问世后，就击败了市面上其他的把深度半监督方法，该方法通过很少量的标记样本，便可以达到跟大数据样本一样的效果。

在UDA论文中，效果体现在IMDb数据集上，通过仅仅20个标记样本与约7万余个无标记样本（经过数据增强）的UDA算法学习，最终达到了与有2.5W标记数据集更好的效果，十分令人兴奋。

损失

如上面图，损失分为两部分：标记数据的损失 和 未标记的数据的损失

有标注样本：一部分为有标注样本的，计算交叉熵损失。 目标是最小化有标签数据的损失。

无标签样本：另一部分为无标签的损失

1、目标是什么？
目标是最小化无标签增广数据与无标签数据的KL散度

2、那么这部分无标签样本怎么得到的呢？
2.1 通过数据增强得到，何为数据增强呢？
数据增强就是，在样本x的标签L不变的情况下，对x进行转换，得到新的训练样本x’， 新样本x’的标签也是L。
2.2 转换方法都有哪些？
回译、TF-IDF word替换等等

3、损失定义
新旧数据有相同的数据标签。通常为了得到的增强数据与原始数据相似，使用的是最大似然估计方法。这里采用KL散度，算两个分布的损失：

最终的损失为：

前面部分为有标签的损失部分，后半部分为无标签增强样本损失。

训练技巧
这个简书作者也没写

应用
在实际的场景下，UDA代表的半监督学习有十分广大的应用场景。例如，在某个细分领域，如金融领域，涵盖了大量的财经新闻、公司财报、法律文书、客户沟通记录等等，在该领域下没有标记的原始文本数据非常的庞大。而如果使用传统的监督学习方法，则需要十分昂贵而且专业的人员来进行数据样本的标记，这样的话，它的成本与项目进度将非常巨大与缓慢。但UDA类似的半监督学习恰好能近乎完美的解决这个问题。

参考：

NLP中常用的数据增强技术
NLP数据增强
UDA（Unsupervised Data Augmentation 无监督数据增强）