nlp

nlpcda

一键中文数据增强包 ; NLP数据增强、bert数据增强、EDA:pip install nlpcda

Showing:

Popularity

Downloads/wk

0

GitHub Stars

669

Maintenance

Last Commit

10d ago

Contributors

3

Package

Dependencies

0

License

MIT Licence

Categories

Readme

NLP Chinese Data Augmentation 一键中文数据增强工具

使用:pip install nlpcda

开源不易,欢迎 star🌟

pypi:https://pypi.org/project/nlpcda/


介绍

一键中文数据增强工具,支持:

经过细节特殊处理,比如不改变年月日数字,尽量保证不改变原文语义。即使改变也能被猜出来、能被猜出来、能被踩出来、能被菜粗来、被菜粗、能菜粗来

WIP

  • 基于语音的洗文本过程(类似翻译)。文本语音>语音识别回文本:基于fastspeech2对文本生成语音,基于wav2vec2语音识别文本

    例子:

    input: 新华社北京消息 > fastspeech2 > x.wav

    x.wav > wav2vec2 > output: 新华设北京消息

  • 数字转换工具(用于文本转换、中文语音合成需要纯中文)

    今天是8月29日消息 > 今天是八月二十九日消息

    我有1234个苹果 > 我有一千二百三十四个苹果

意义

  • 在不改变原文语义的情况下,生成指定数量的训练语料文本
  • 对NLP模型的泛化性能、对抗攻击、干扰波动,有很好的提升作用
  • 参考比赛(本人用此策略+base bert拿到:50+-/1000):https://www.biendata.com/competition/2019diac/

⚠️ 单纯刷准确率分数的比赛,用此包一般不会有分数提升


API

1.随机(等价)实体替换

参数:

  • base_file :缺省时使用内置(公司)实体。对公司实体进行替换

    是文本文件路径,内容形如:\ 实体1\ 实体2\ ...\ 实体n

  • create_num=3 :返回最多3个增强文本
  • change_rate=0.3 : 文本改变率
  • seed : 随机种子
from nlpcda import Randomword

test_str = '''这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击'''

smw = Randomword(create_num=3, change_rate=0.3)
rs1 = smw.replace(test_str)

print('随机实体替换>>>>>>')
for s in rs1:
    print(s)
'''
随机实体替换>>>>>>
这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
这是个实体:长兴国际;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
这是个实体:浙江世宝;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
'''

2.随机同义词替换

参数:

  • base_file :缺省时使用内置同义词表,你可以设定/自己指定更加丰富的同义词表:

    是文本文件路径,内容形如(空格隔开):\ Aa01A0 人类 生人 全人类\ id2 同义词b1 同义词b2 ... 同义词bk\ ...\ idn 同义词n1 同义词n2\

  • create_num=3 :返回最多3个增强文本
  • change_rate=0.3 : 文本改变率
  • seed : 随机种子
from nlpcda import Similarword

test_str = '''这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击'''

smw = Similarword(create_num=3, change_rate=0.3)
rs1 = smw.replace(test_str)

print('随机同义词替换>>>>>>')
for s in rs1:
    print(s)

'''
随机同义词替换>>>>>>
这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数量增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;斯nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
'''


3.随机近义字替换

参数:

  • base_file :缺省时使用内置【同义同音字表】,你可以设定/自己指定更加丰富的同义同音字表:

    是文本文件路径,内容形如(\t隔开):\ de 的 地 得 德 嘚 徳 锝 脦 悳 淂 鍀 惪 恴 棏\ 拼音2 字b1 字b2 ... 字bk\ ...\ 拼音n 字n1 字n2\

  • create_num=3 :返回最多3个增强文本
  • change_rate=0.3 : 文本改变率
  • seed : 随机种子
from nlpcda import Homophone

test_str = '''这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击'''

smw = Homophone(create_num=3, change_rate=0.3)
rs1 = smw.replace(test_str)

print('随机近义字替换>>>>>>')
for s in rs1:
    print(s)

'''
随机近义字替换>>>>>>
这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
这是个实体:58同城;今填是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气痕好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
鷓是个实体:58同乘;今天是2020年3月8日11:40,天迄晴朗,天气很不错,空气很儫,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,犐有效增牆NLP模型的橎化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
'''

4.随机字删除

参数:

  • create_num=3 :返回最多3个增强文本
  • change_rate=0.3 : 文本改变率
  • seed : 随机种子
from nlpcda import RandomDeleteChar

test_str = '''这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击'''

smw = RandomDeleteChar(create_num=3, change_rate=0.3)
rs1 = smw.replace(test_str)

print('随机字删除>>>>>>')
for s in rs1:
    print(s)

'''
随机字删除>>>>>>
这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气,不差;这个nlpcad包用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗
个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型泛化性能、减少波动、抵抗对抗
'''

5.NER命名实体 数据增强

输入标注好的NER数据目录,和需要增强的标注文件路径,和增强的数量,即可一键增强

Ner类参数:

  • ner_dir_name='ner_data' : 在ner数据放在ner_data目录下(里面很多.txt)
  • ner_dir_name提供的目录下是各种标注数据文件,文件内容以标准的NER 的BIO格式分开:

    字1 \t TAG

    北 \t B-LOC

    京 \t I-LOC

    今 \t O

    天 \t O

    很 \t O

    热 \t O

    。 \t O

  • ignore_tag_list=['O'] : 数据里面O标签的不需要管
  • data_augument_tag_list=['P', 'LOC'] : 只对P、LOC标签的实体做增强
  • augument_size=3 : 每条标注数据,最多新增强数量
  • seed=0 : 随机种子/ 可缺省

调用函数augment()参数

  • file_name: 1条标注训练文件的路径,如0.txt
  • ner.augment(file_name='0.txt')

例子:

from nlpcda import Ner

ner = Ner(ner_dir_name='ner_data',
        ignore_tag_list=['O'],
        data_augument_tag_list=['P', 'LOC','ORG'],
        augument_size=3, seed=0)
data_sentence_arrs, data_label_arrs = ner.augment(file_name='0.txt')
# 3条增强后的句子、标签 数据,len(data_sentence_arrs)==3
# 你可以写文件输出函数,用于写出,作为后续训练等
print(data_sentence_arrs, data_label_arrs)

6.随机置换邻近的字

  • char_gram=3:某个字只和邻近的3个字交换
  • 内部细节:遇到数字,符号等非中文,不会交换
from nlpcda import CharPositionExchange

ts = '''这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击'''
smw = CharPositionExchange(create_num=3, change_rate=0.3,char_gram=3,seed=1)
rs=smw.replace(ts)
for s in rs:
    print(s)

'''
这是个实体:58同城;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,不差;这个nlpcad包,用于方便一键数据增强,可有效增强NLP模型的泛化性能、减少波动、抵抗对抗攻击
这实个是体:58城同;今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错,空气很好,差不;这个nlpcad包,便用一数方增键强据于,增有效可强NLP模型性泛化的能、动少减波、抵对攻抗抗击
这是个体实:58城同;今是天2020年3月8日11:40,朗气晴天,天气很错不,空好很气,不差;个这nlpcad包,方便键一据增用数于强,可有效强增NLP模型的性化泛能、动减波少、抗抗击抵对攻
'''

7.等价字替换

参数:

  • base_file :缺省时使用内置【等价数字字表】,你可以设定/自己指定更加丰富的等价字表(或者使用函数:add_equivalent_list):

    是文本文件路径,内容形如((\t)隔开):\ 0 零 〇\ 1 一 壹 ①\ ...\ 9 九 玖 ⑨

  • create_num=3 :返回最多3个增强文本
  • change_rate=0.3 : 文本改变率
  • seed : 随机种子
from nlpcda import EquivalentChar

test_str = '''今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错。'''

s = EquivalentChar(create_num=3, change_rate=0.3)
# 添加等价字
s.add_equivalent_list(['看', '瞅'])
res=s.replace(test_str)
print('等价字替换>>>>>>')
for s in res:
    print(s)

'''
等价字替换>>>>>>
今天是2020年3月8日11:40,天气晴朗,天气很不错。
今天是二〇2〇年3月八日1①:4〇,天气晴朗,天气很不错。
今天是二0贰零年3月捌日11:40,天气晴朗,天气很不错
'''

添加自定义词典

用于使用之前,增加分词效果

from nlpcda import Randomword
from nlpcda import Similarword
from nlpcda import Homophone
from nlpcda import RandomDeleteChar
from nlpcda import Ner
from nlpcda import CharPositionExchange

Randomword.add_word('小明')
Randomword.add_words(['小明','小白','天地良心'])
# Similarword,Homophone,RandomDeleteChar 同上

8.翻译互转实现的增强

1.百度中英翻译互转实现的增强 note:

申请你的 appid、secretKey: http://api.fanyi.baidu.com/api/trans

from nlpcda import baidu_translate

zh = '天气晴朗,天气很不错,空气很好'

申请你的 appid、secretKey

两遍洗数据法(回来的中文一般和原来不一样,要是一样,就不要了,靠运气?)

en_s = baidu_translate(content=zh, appid='xxx', secretKey='xxx',t_from='zh', t_to='en') zh_s = baidu_translate(content=en_s, appid='xxx', secretKey='xxx',t_from='en', t_to='zh') print(zh_s)


2.谷歌翻译互转实现的增强

pip 包:[py-googletrans](https://py-googletrans.readthedocs.io/en/latest/)

免费的谷歌翻译API,需要翻墙且不稳定

[https://py-googletrans.readthedocs.io/en/latest](https://py-googletrans.readthedocs.io/en/latest)

pip install googletrans
```python
from googletrans import Translator
def googletrans(content='一个免费的谷歌翻译API', t_from='zh-cn', t_to='en'):
    translator = Translator()
    s = translator.translate(text=content, dest=t_to,src=t_from)
    return s.text

9.simbert

来源:https://github.com/ZhuiyiTechnology/pretrained-models

参考:https://github.com/ZhuiyiTechnology/simbert

下载其中任意模型,解压到任意位置赋值给model_path变量:

名称训练数据大小词表大小模型大小下载地址
SimBERT Tiny2200万相似句组1368526MB百度网盘(1tp7)
SimBERT Small2200万相似句组1368549MB百度网盘(nu67)
SimBERT Base2200万相似句组13685344MB百度网盘(6xhq)

参数:

  • config:model_path(上述下载的模型位置),设备(cpu/cuda...)、最大长度、随机种子
  • sent:需要增强的句子
  • create_num:构造的句子数量
from nlpcda import Simbert
config = {
        'model_path': '/xxxx/chinese_simbert_L-12_H-768_A-12',
        'CUDA_VISIBLE_DEVICES': '0,1',
        'max_len': 32,
        'seed': 1
}
simbert = Simbert(config=config)
sent = '把我的一个亿存银行安全吗'
synonyms = simbert.replace(sent=sent, create_num=5)
print(synonyms)
'''
[('我的一个亿,存银行,安全吗', 0.9871675372123718), 
('把一个亿存到银行里安全吗', 0.9352194666862488), 
('一个亿存银行安全吗', 0.9330801367759705), 
('一个亿的存款存银行安全吗', 0.92387855052948),
 ('我的一千万存到银行安不安全', 0.9014463424682617)]
'''


Rate & Review

Great Documentation0
Easy to Use0
Performant0
Highly Customizable0
Bleeding Edge0
Responsive Maintainers0
Poor Documentation0
Hard to Use0
Slow0
Buggy0
Abandoned0
Unwelcoming Community0
100