心法利器

本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会，与大家一起成长。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。

近期，我再次总结了我的历史文章，累积起来有50w字，百余篇文章了，有兴趣可以拿来看看，获取方式：七夕清流，百余篇累计50w字文章合集发布。

往期回顾

• 心法利器[48] | 开放域文本分类技术思考

• 心法利器[49] | 数据分布的含义理解

• 心法利器[50] | 测试集构造思考

• 心法利器[51] | 长短句语义相似问题探索

• 心法利器[52] | 口语化句子解析问题

其实自己写过一些数据增强的文章，也谈过自己的一些思考（NLP.TM[32] | 浅谈文本增强技术）。但是在现实场景中，自己使用的时候多半感觉不太顺手，不过最近的一次经历，让我对数据增强这件事情有了一些新的理解，可能是炒旧饭，自己或多或少有提到过，但是这个旧饭有一些自己更加细化的理解吧，所以重新聊一次。

另外，最后我也把最近遇到的问题和解决手段做一个讲解，让大家更好理解和吸收，我自己总结下来其实觉得收获挺大的。

先出结论和方法论

有关数据增强，希望大家能认清这几个关键点。

首先，数据增强不是数据增多，数量增加本身不会为效果带来正面收益，极端的说，如果增加数据有用，你直接多训几个epoch不就好了对吧。

数据增强更像是一种扩增数据多样性的手段，让模型更加见多识广，理解更多内容，使他更不容易因为“没见过”这种类型的问题而误判或乱判。

但是简单的数据增强是无方向的，如果能够找到并有针对性地进行增强，是否能让效果的提升变得更加高效明确。

数据增强非数据增多

很多在科普数据增强的文章中会聊到，数据不足的可以通过数据增强扩增数据，很容易误导初学者以为数据不够的时候就用数据增强增加一些数据，模型效果就有提升了，但实际上并非如此，我在之前的文章里面或多或少有提到过，数据不足或者样本不均衡导致的效果不足背后，原因很多，片面、粗暴地上数据增强并不一定就能解决数据不足的问题，具体可以看看这几篇：

• 心法利器[45] | 模型需要的信息提供够了吗

• 心法利器[44] | 样本不均衡之我见

这依旧是一个结论或者是一个结论的解释，我给大家一个理解的方式。数据扩增后，如果数据本身的分布和信息没有发生很大改变，在训练的视角下，其实就和多训练几次，或者是损失函数对特定类样本的权重产生变化而已，大家都知道，在同等收敛的情况下，增加数据量和多迭代几次其实没有本质差别，所以大家不要简单地以为数据少，所以要多，要具体看这个少是怎么少，缺什么，去补充才是合适的。

数据增强与多样性

NLP场景的数据增强，相信大家都应该知道回译、随机删除、随机增加、同义词替换等基本操作，甚至有一些用生成模型，甚至风格迁移之类的，其本质都是在给数据增添多样性，这种多样性其实很大程度对模型是有益处的，在有限的数据下，增强出一些说法，让模型知道这些新的说法其实也是属于这个类，模型的稳定性也就提升了，这个无可厚非，这也是很多试验下模型效果真的有提升的本质。

然而同样需要知道的是，上面的提升是有条件的，如果数据已经足够丰富，模型其实也能足够学到这些信息的话，或者是数据极度匮乏，或者信息本就不足，数据增强也无法弥补这个问题，那其实增强的效果当然就没有了，甚至可能负向。

定向的增强

如果，我们能知道用当前数据让模型学习，会导致模型出现了特定的问题， 而同时让数据增强能尽可能定向地解决这种问题，那这个效果优化就会变得非常高效了。这里需要的几个条件：

• 了解模型目前存在的固有问题，即存在某个已知且比较明显的缺陷。

• 这个缺陷是可以通过数据来解决的，例如增加特定的数据。

• 这种数据可以通过增强的方式来进行处理而批量增加。

能满足几个条件，这套完整的特定问题解决的方法论也就完成了。

为了让大家更好理解，我给大家举一个最近遇到的问题的例子吧。

例子

最近自己在做的时候就遇到这个问题并且很大程度上就解决了，这里介词给大家分享一下，总结下来个人觉得收获挺大的。

问题场景是文本二分类，经过case发现，模型似乎对口语化的句子分类效果并不好，极端的其实遇到了口语化句子就会分为负类，模型有如此大的把握出错，其实这种问题很可能就是出在数据上，句子中的某些特征让模型坚信这个特征就出现应该是负类，因为模型学的数据其实就是这样的，例如一些词汇，“刚才”、“现在”、“到底”之类的，在负样本里很多，正样本里很少，那模型理解这种词出现在负样本中概率大，那反过来句子里出现这些词汇，大概率就是负类了。

当然，比较简单的方式就是找出这种词，然后直接在数据集里面加上对应的一些数据在正类里，其实就能缓解，这种思路其实就是构造对抗样本了，也非常常用。但是一单问题锁定到口语化这个层面了，这种词汇就会很多那构造起来的成本会很高（如果就一两个，其实这样做更推荐的），所以我们就要考虑更加批量化的方法。

这里我想到的方案是，找一批闲聊风格的句子，这个相信大家要找也不会很难，网上能找得到，也能通过现有的query进行挖掘吧，既然正样本没有口语化，我就用口语化但是意义不太明确的句子拼接上已有的正样本，构造这样的句子，就能让模型知道，即使句子中有口语化说法，也可能是正类，同时，为了让样本更多样性，我用了随机调换词汇顺序的策略再多增加了一些。

结果是，增强后的模型比原来的模型，正类召回率提升显著，而准确率也有小幅提升，很大程度说明这个策略生效了，而且比较稳定。

回头其实可以看到几个操作细节：

• 这里通篇没有提到少数据的问题，是的，数据量上，训练样本非常多，从数量上我并不需要增加。

• 但是数据内缺少信息，缺少的是正类口语化的信息，这个缺少让模型预测出现了偏移，有关数据提供信息的问题，这个我写过一篇文章来聊：。

• 数据增强的方式我没有无差别使用，我只用了拼接和交换，类似删除之类的并没有使用，原因很简单，现在情况并不需要，没病别随便开药。

反思

这里可以看到的是，对模型和数据的缺点能有足够的把握时，能很精准地找到解决问题并能通过数据而非模型的方式快速解决，并且效果显著，回头看这里需要这几种能力：

• 能找到模型的问题的能力。这里重要的一条是case分析，前面我是花了很多时间来给大家讲这个case分析的，最后一篇文章在这：心法利器[40] | bad case治疗术：解决篇，有着一连4篇的传送门。

• 能从数据中提炼出问题，知道扩充什么样的数据就能解决，这里其实蕴含了不小的数据操纵能力。

• 对方案的把控能力，不无脑堆，而是对症下药，前面2条讲的是理解症，这条则对应下药的能力。

最后再次强调，数据增强不是增多，数据少不见得增强就能解决（我在前不久的文章有谈到这个问题，可以看看这篇），数据增强也可以解决数据很多的时候的问题，关键是自己需不需要，需要的时候要有合适的方式来使用，所谓大师，不只是啥招都会，而是会在遇到问题的时候能知道出什么招能解决问题，我也在朝着这个方向努力哈哈，共勉。