基于语义上下文感知的文本数据增强方法研究

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摘  要： 在文本分类任务中，数据的质量和数量对分类模型的性能有着重要影响，而在现实场景中获取大规模标记数据往往是昂贵和困难的。数据增强作为一种解决数据匮乏问题的低成本方法，已在各种深度学习和机器学习任务中取得了显著效果。由于文本语言具有离散性，在语义保留的条件下进行数据增强具有一定困难。（剩余12643字）

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