十一假期过的太快了，不知道你们缓过来没有，没有的话今天我们就来一起读一篇综述缓缓，弥补假期没学习的遗憾。
这篇40多页的综述出自哈工大车万翔老师的团队，一共总结了15种NLP可以用到的数据增强方法、优缺点，还有一些使用技巧，十分良心。下面就速读一下，如果要使用的话还是建议参考原文以及其他文献的应用细节。
数据增强方法
数据增强（Data Augmentation，简称DA），是指根据现有数据，合成新数据的一类方法。毕竟数据才是真正的效果天花板，有了更多数据后可以提升效果、增强模型泛化能力、提高鲁棒性等。然而由于NLP任务天生的难度，类似CV的裁剪方法可能会改变语义，既要保证数据质量又要保证多样性，使得大家在做数据增强时十分谨慎。
作者根据生成样本的多样性程度，将DA方法分为了以下三种：
- Paraphrasing：对句子中的词、短语、句子结构做一些更改，保留原始的语义
- Noising：在保证label不变的同时，增加一些离散或连续的噪声，对语义的影响不大
- Sampling：旨在根据目前的数据分布选取新的样本，会生成更多样的数据
Paraphrasing
这类方法根据替换的成分不同，又可以分为词、短语、句子级别。作者共总结了6种方法：
- Thesaurus：利用词典、知识图谱等外部数据，随机将非停用词替换成同义词或上位词，如果增加多样性的话还可以替换成相同词性的其他词
- Semantic Embeddings：利用语义向量，将词或短语替换成相近的（不一定是同义词）。由于每个词都有语义表示，可替换的范围更大。而上一种方法只能替换图谱里的
- MLMs：利用BERT等模型，随机mask掉一些成分后生成新的
- Rules：利用一些规则，例如缩写、动词变位、否定等，对句子一些成分进行改写，比如把 is not 变成 isn't
- Machine Translation：分为两种，Back-translation指把句子翻译成其他语言再翻译回来，Unidirectional Translation指在跨语言任务中，把句子翻译成其他语言
- Model Generation：利用Seq2Seq模型生成语义一致的句子
作者还贴心地整理了上述方法的优缺点。其中「歧义」主要是指有些多义词在不同场景下意思不一样，比如「我每天吃一个苹果」，替换成「我每天吃一个iphone」就不合适了。
P.S. 作者写的Strong application我没有太懂，个人觉得可以理解为应用效果好，如果有不同解读可以留言哈。
Noising
人在读文本时对噪声是免疫的，比如单词乱序、错别字等。基于这个思想，可以给数据增加些噪声来提升模型鲁棒性。
作者给出了以上5种增加噪声的方法：
- Swapping：除了交换词之外，在分类任务中也可以交换instance或者sentence
- Deletion：可以根据tf-idf等词的重要程度进行删除
- Insertion：可以把同义词随机插入句子中
- Substitution：把一些词随机替换成其他词（非同义），模拟misspelling的场景。为了避免改变label，可以使用label-independent的词，或者利用训练数据中的其他句子
- Mixup：这个方法最近两年比较火，把句子表示和标签分别以一定权重融合，引入连续噪声，可以生成不同label之间的数据，但可解释性较差
总的来说，引入噪声的DA方法使用简单，但会对句子结构和语义造成影响，多样性有限，主要还是提升鲁棒性。
这里我私下多加几个没提到的，也是我们在做ConSERT
- 对抗样本
- Dropout：也是SimCSE用到的，还有R-drop，都是通过dropout来加入连续噪声
- Feature Cut-off：比如BERT的向量都是768维，可以随机把一些维度置为0，这个效果也不错
Sampling
Sampling是指从数据分布中采样出新的样本，不同于较通用的paraphrasing，采样更依赖任务，需要在保证数据可靠性的同时增加更多多样性，比前两个数据增强方法更难。作者整理了4种方法：
- Rules：用规则定义新的样本和label，比如把句子中的主谓进行变换
- Seq2Seq Models：根据输入和label生成新的句子，比如在NLI任务中，有研究者先为每个label（entailment，contradiction，neutral）训一个生成模型，再给定新的句子，生成对应label的。对比之下，paraphrasing主要是根据当前训练样本进行复述
- Language Models：给定label，利用语言模型生成样本，有点像前阵子看的谷歌UDG。有些研究会加个判别模型过滤
- Self-training：先有监督训练一个模型，再给无监督数据打一些标签，有点蒸馏的感觉
作者依旧贴心地给出了4中方法的优点和局限：
使用技巧
方法选择
作者给出了这些方法在6个维度的对比，大家可以更好地体会他们的区别和适用场景。其中Level表示DA方法会增强的部分：t=text, e=embedding, l=label，Granularity表示增强的粒度：w=word, p=phrase, s=sentence。
Method Stacking
实际应用时可以应用多种方法、或者一种方法的不同粒度。
作者推荐了两款工具：
同时我搜索了一下github又发现了两个宝藏：
Optimization
第一，在使用增强的数据时，如果数据质量不高，可以先让模型在增强后的数据上pre-train，之后再用有标注数据训练。如果要一起训练，在增强数据量过大的情况下，可以对原始训练数据过采样
第二，在进行数据增强时注意这些超参数的调整：
第三，其实增强很多简单数据的提升有限，可以注重困难样本的生成。比如有研究加入对抗训练、强化学习、在loss上下文章等。如果用生成方法做数据增强，也可以在生成模型上做功夫，提升数据多样性。
第四，如果生成错数据可能引入更多噪声，可以增加其他模型对准确性进行过滤。
最后，作者列举了其他研究的数据增强应用场景，大家在落地时可以借鉴：
总结
数据增强算是很接地气的研究了，少样本、领域迁移是每个NLPer都会遇到的问题，而在数据上做文章可能比其他模型改动的方法更为有效。同时从这篇综述也可以看到，数据增强其实可以做得很fancy，还不影响线上速度，比如我之前就用T5和ELECTRA做过数据增强，都有一些效果，可谓低调而不失奢华，典雅而不失大气，深度拿捏得稳稳的。
那今天就这样，祝大家早日从假期综合症缓过来，高歌猛进冲刺完2021。
