Que signifie "Augmentation Textuelle"?
Table des matières
L'augmentation textuelle, c'est une méthode pour améliorer les modèles qui analysent et comprennent le texte. Ça consiste à changer ou ajouter des trucs au texte original de différentes manières pour créer de nouveaux exemples. Ça aide les modèles à mieux apprendre en leur offrant plus de variété dans les données.
Techniques Utilisées
Quelques techniques courantes pour l'augmentation textuelle incluent :
- Substitution de Synonymes : Remplacer des mots par leurs synonymes pour créer des variations du texte original.
- Mots Réservés : Garder certains termes clés inchangés tout en modifiant d'autres.
- Traductions Inversées : Traduire le texte dans une autre langue puis le remettre dans la langue originale pour créer des versions différentes.
Avantages
Utiliser l'augmentation textuelle peut rendre les modèles plus solides et plus efficaces. En s'entraînant sur un plus large éventail d'exemples, les modèles peuvent devenir meilleurs pour identifier des motifs et faire des prédictions précises. C'est particulièrement utile pour des tâches comme classifier des tweets qui rapportent des infos de santé.