数据增强在文本分类任务中的应用

数据增强（Data augmentation）这是自然语言处理（NLP）中的一个重要技术，用于增强数据集的多样性和数量，以改善模型的泛化性能和鲁棒性。

我主要采用两种对比方法，一种是Roberta+数据增强（随机替换、删除、插入、交换）；另一种是Roberta+数据增强（随机替换、删除、插入），然后经过对比使用，查看具体效果。

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一、 Roberta+数据增强（随机替换、删除、插入、交换）