| 序列数据的数据增强方法综述 |
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| 引用本文： | 葛轶洲,许翔,杨锁荣,周青,申富饶.序列数据的数据增强方法综述[J].计算机科学与探索,2021,15(7):1207-1219. |
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| 作者姓名： | 葛轶洲 许翔 杨锁荣 周青 申富饶 |
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| 作者单位： | 通信信息控制和安全技术重点实验室,浙江嘉兴314033;中国电子科技集团公司第三十六研究所,浙江嘉兴314033;计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学),南京210023 |
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| 摘 要： | 为了追求精度,深度学习模型框架的结构越来越复杂,网络越来越深.参数量的增加意味着训练模型需要更多的数据.然而人工标注数据的成本是高昂的,且受客观原因所限,实际应用时可能难以获得特定领域的数据,数据不足问题非常常见.数据增强通过人为地生成新的数据增加数据量来缓解这一问题.数据增强方法在计算机视觉领域大放异彩,让人们开始关注类似方法能否应用在序列数据上.除了翻转、裁剪等在时间域进行增强的方法外,也描述了在频率域实现数据增强的方法;除了人们基于经验或知识而设计的方法以外,对一系列基于GAN的通过机器学习模型自动生成数据的方法也进行了详细的论述.介绍了应用在自然语言文本、音频信号和时间序列等多种序列数据上的数据增强方法,亦有涉及它们在医疗诊断、情绪判断等问题上的表现.尽管数据类型不同,但总结了应用在这些类型上的数据增强方法背后的相似的设计思路.以这一思路为线索,梳理应用在各类序列数据类型上的多种数据增强方法,并进行了一定的讨论和展望.
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| 关 键 词： | 序列数据 数据增强 深度学习 |
Survey on Sequence Data Augmentation |
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| GE Yizhou,XU Xiang,YANG Suorong,ZHOU Qing,SHEN Furao.Survey on Sequence Data Augmentation[J].Journal of Frontier of Computer Science and Technology,2021,15(7):1207-1219. |
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| Authors: | GE Yizhou XU Xiang YANG Suorong ZHOU Qing SHEN Furao |
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