在機器學習中，訓練數據集的質量在很大程度上決定了模型的有效性。我們往往沒有足夠的多樣化數據，這影響了模型的準確性。這時數據增強技術就派上了用場。
數據增強可以通過添加對現有數據進行略微修改的副本或從現有數據中新創建的合成數據來增加數據量。這種數據擴充的方式在CV中十分常見，因爲對於圖像來說可以使用很多現成的技術，在保證圖像信息的情況下進行圖像的擴充。
但是對於文本數據，這種技術現在應用的還很少，所以在本文中我們將介紹如何使用Python的nlpag庫進行文本擴充。比如說在自然語言處理(NLP)中最常見的任務之一的文本分類中，需要大量的數據來訓練模型。我們也可以通過文本增強技術提高NLP模型的性能。
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