資料量不足需要做 data augmentation?
2020/06/10 03:40 上午
機器學習共學討論版
Yang Wang
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目前遇到需要增加資料量的問題，看起來 CV 要做 data augmentation 簡單很多，但是在 NLP 中似乎就比較少 robust 的方法。 目前查到就是利用 Synonyms Replace、Randomly Insert、Randomly Swap、Randomly Delete 這四種方法。 那似乎直接用 BERT 會是最快又最好的方式，自己做 feature engineering 就比較無法得到代表性足夠的表徵？
我怕的是使用 data augmentation technique 在 text data 上面會變動 original data 的 distribution，那這時候應該就無法增加資料，只能從模型上面或是 feature 上面做改進？