文本增广
教材《人工智能导论》4.3.1 / 内部第2点 · 已审核
通俗解释
与图像不同，文本具有离散性和高度结构化的特点，对其进行增广需要格外关注语义一致性与语法完整性。 稍有不当的修改，就可能造成语义偏差甚至彻底改变句子含义。
例子
替换一句评论中的近义词生成新样本，并确认情感标签没有改变。
容易混淆
替换词语若改变原意，原标签可能失效，不能只看句子表面相似。
检查理解
用自己的话解释“文本增广”在“数据增广”中的作用，并举出教材中的一个例子或适用场景。对照原文检查条件、公式和图表。
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要点：与图像不同，文本具有离散性和高度结构化的特点，对其进行增广需要格外关注语义一致性与语法完整性。 稍有不当的修改，就可能造成语义偏差甚至彻底改变句子含义。 示例：替换一句评论中的近义词生成新样本，并确认情感标签没有改变。