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nlpaug-examplesは自然言語処理データ拡張ライブラリnlpaugのJupyter上での実行例です。
動作確認はGoogle Colaboratory上で実施しています。

• nlpaug
• numpy
• matplotlib
• python-dotenv
• torch>=1.2.0
• transformers>=2.5.0
• nltk>=3.4.5

Jupyter上でnlpaug-examples.ipynbを開いて実行してください。

実行例を見るだけであれば、Github上でnlpaug-textual-examples.ipynbを開くと以下のように見ることが出来ます。

以下の実行例を実装しています。

• テキストデータに対するデータ拡張(nlpaug-textual-examples.ipynb)
  • 文字単位のデータ拡張
    • KeyboardAug(キーボード打ち間違い)
    • OcrAug(OCR検出間違い)
    • RandomAug(ランダム)
  • 単語単位のデータ拡張
    • AntonymAug(反意語)
    • ContextualWordEmbsAug(BERT等を用いた挿入、置換)
    • RandomWordAug(ランダム)
    • SpellingAug(スペルミス)
    • SplitAug(単語分割)
    • SynonymAug(類義語)
    • TfIdfAug(tf-idfを用いた挿入、置換)
    • WordEmbsAug(Word2Vec等を用いた挿入、置換)
  • 文単位のデータ拡張
    • ContextualWordEmbsForSentenceAug(XLNet等を用いた予測文を挿入)

以下の実行例は未実装です。

• 信号データに対するデータ拡張(nlpaug-signal-examples.ipynb)
  • オーディオのデータ拡張
    • CropAug(クロッピング)
    • LoudnessAug(音量)
    • MaskAug(マスク)
    • NoiseAug(ノイズ)
    • PitchAug(ピッチ)
    • ShiftAug(時間方向のシフト)
    • SpeedAug(速度)
    • VtlpAug(声道)
  • スペクトログラム
    • FrequencyMaskingAug(周波数マスク)
    • TimeMaskingAug(時間方向マスク)

　https://github.com/makcedward/nlpaug

　-

　nlpaugに直接関係ありませんが、チェックしたいもの。

　*自然言語を簡単に可視化・分析できるライブラリ「nlplot」を公開しました

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

nlpaug-examples is underMIT license.