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随机删除

随机删除是一种常用的文本数据增强方法，其核心思想是以一定的概率随机删除句子中的某些词语，从而生成新的训练样本。这种方法可以帮助模型适应输入中可能出现的噪声或缺失，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

示例

原句：

机器学习可以提升数据分析的效率。

随机删除后（删除“可以”）：

机器学习提升数据分析的效率。

Python代码示例

下面是一个简单的随机删除实现，假设每个词以指定概率被删除（以英文为例，中文可用分词工具实现）：

import random
from nltk.tokenize import word_tokenizedef random_deletion(sentence, p=0.2):words = word_tokenize(sentence)if len(words) == 1:return sentence  # 单词不删除new_words = []for word in words:if random.uniform(0, 1) > p:new_words.append(word)if not new_words:new_words.append(random.choice(words))return ' '.join(new_words)# 示例
sentence = "Machine learning can improve the efficiency of data analysis."
augmented_sentence = random_deletion(sentence, p=0.2)
print(augmented_sentence)

Machine learning can improve the efficiency of data .

注意：中文实现可结合分词工具（如jieba）对句子进行分词后再进行随机删除。