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本发明提供面向不平衡文本分类数据的数据增强方法及系统,包括数据清洗;文本预处理;先验信息统计;向量化;融入上下文信息;结构化自注意力机制;隐空间数据增强;训练模型;本发明采用融合类别先验信息的Mixup数据增强技术,能在隐状态空间合成样本,有效扩增用于文本分类的不平衡数据集中少样本类别的数据量,明显改善模型的泛化性能,显著提高模型在该类数据集上的正确率、精确率、召回率和F1值等评价指标;加入改进后的Mixup数据增强技术的模型进行训练,模型分类器能增强对数据集中少样本类别的分类准确率;适用于缓解
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113076424 A
(43)申请公布日 2021.07.06
(21)申请号 202110441775.2
(22)申请日 2021.04.23
(71)申请人 昆明
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