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随机插入

随机插入是一种文本数据增强方法，其核心思想是在原句中随机选择若干位置，插入与上下文相关的词语，从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性，提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。

示例

原句：

机器学习可以提升数据分析的效率。

随机插入后（插入“显著”）：

机器学习可以显著提升数据分析的效率。

Python代码示例

下面是一个简单的随机插入实现，假设我们有一个同义词获取函数，可以为每个词找到相关词语（以英文为例，中文可结合自定义词库实现）：

import random
from nltk.corpus import wordnet
from nltk.tokenize import word_tokenizedef get_synonyms(word):synonyms = set()for syn in wordnet.synsets(word):for lemma in syn.lemmas():synonym = lemma.name()if synonym != word:synonyms.add(synonym)return list(synonyms)def random_insertion(sentence, n=1):words = word_tokenize(sentence)new_words = words.copy()for _ in range(n):candidates = [word for word in new_words if get_synonyms(word)]if not candidates:breakword = random.choice(candidates)synonym = random.choice(get_synonyms(word))insert_pos = random.randint(0, len(new_words))new_words.insert(insert_pos, synonym)return ' '.join(new_words)# 示例
sentence = "Machine learning can improve the efficiency of data analysis."
augmented_sentence = random_insertion(sentence, n=1)
print(augmented_sentence)

Machine learning can ameliorate improve the efficiency of data analysis .

注意：中文实现可结合自定义同义词词库或预训练词向量获取相关词语进行插入。