DataAug4NLP
DataAug4NLP 是一个专为自然语言处理（NLP）领域打造的数据增强资源库，旨在帮助开发者和研究人员解决训练数据稀缺、类别不平衡及模型泛化能力不足等核心难题。它并非一个直接运行的软件包，而是一份精心整理的学术论文集与技术资源指南，系统性地收录了从文本分类、机器翻译到对话生成等十余个细分任务的前沿数据增强方法。
该项目的独特亮点在于其严谨的学术背景与结构化分类。内容基于发表在 ACL 2021 上的权威综述论文构建，将复杂的增强技术按应用场景（如序列标注、语法纠错）和功能目标（如缓解偏见、对抗样本生成）进行了清晰归类。无论是需要提升小样本模型性能的算法工程师，还是希望追踪最新科研动态的学者，都能在此快速定位到适合特定任务的策略，如同义词替换、上下文增强等经典与创新方案。通过提供论文链接、适用数据集及部分代码实现，DataAug4NLP 极大地降低了技术落地门槛，是 NLP 从业者优化模型表现、探索数据潜力的实用案头参考。
使用场景
某电商初创公司的算法团队正致力于构建一个能精准识别用户评论情感（正面/负面/中性）的分类模型，但面临标注数据严重不足的困境。
没有 DataAug4NLP 时
- 数据匮乏导致过拟合：由于只有少量人工标注的评论数据，模型在训练集上表现尚可，但在真实用户评论中泛化能力极差，极易过拟合。
- 类别分布严重失衡：负面投诉样本稀缺，导致模型倾向于将大多数输入预测为“正面”，无法有效识别潜在的公关危机。
- 试错成本高昂：团队需花费数周时间手动查阅文献寻找增强方法，且难以确定哪种技术（如同义词替换或回译）最适合当前业务场景。
- 鲁棒性不足：模型对用户拼写错误或口语化表达的抵抗力弱，稍微变换句式的评论就会被误判。
使用 DataAug4NLP 后
- 快速匹配最佳方案：团队利用其分类索引，迅速锁定了针对“文本分类”和“缓解类别不平衡”的成熟论文（如 Synonym Replacement），直接复用经过验证的策略。
- 低成本扩充高质量数据：通过应用文中推荐的自动化增强技术，将有限的负面样本扩充了十倍，显著改善了类别失衡问题，使模型能敏锐捕捉异常情绪。
- 提升模型泛化与鲁棒性：引入基于对抗样本和语言变化的增强数据后，模型对口语化表达及轻微噪声的识别准确率提升了 15%。
- 研发效率大幅跃升：无需从零开始摸索，团队依据资源库中的代码链接和实验设置，将数据预处理周期从数周缩短至两天。
DataAug4NLP 通过系统化整合前沿增强技术，帮助团队在低资源条件下快速构建了高鲁棒性的情感分析模型，极大降低了落地门槛。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
自然语言处理中的数据增强技术
如果您希望添加自己的论文，请不要通过电子邮件联系我们。相反，请阅读添加新条目的流程说明，并提交一个拉取请求。
我们按照以下任务类别对论文进行分组：文本分类、机器翻译、文本摘要、问答、序列标注、句法分析、语法错误修正、文本生成、对话系统、多模态、缓解偏见、缓解类别不平衡、对抗样本、组合性以及自动化数据增强。
本仓库基于我们的论文《自然语言处理中数据增强方法综述（ACL 2021发现）》(Findings of ACL '21)。您可以按如下方式引用该论文：
@inproceedings{feng-etal-2021-survey,
title = "A Survey of Data Augmentation Approaches for {NLP}",
author = "Feng, Steven Y. and
Gangal, Varun and
Wei, Jason and
Chandar, Sarath and
Vosoughi, Soroush and
Mitamura, Teruko and
Hovy, Eduard",
booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021",
month = aug,
year = "2021",
address = "Online",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2021.findings-acl.84",
doi = "10.18653/v1/2021.findings-acl.84",
pages = "968--988",
}
作者：Steven Y. Feng (链接)、Varun Gangal (链接)、Jason Wei (链接)、Sarath Chandar (链接)、Soroush Vosoughi (链接)、Teruko Mitamura (链接)、Eduard Hovy (链接)。
特别感谢 Ryan Shentu、Fiona Feng、Karen Liu、Emily Nie、Tanya Lu 和 Bonnie Ma 在本仓库建设过程中提供的帮助。
注：项目仍在开发中。我们将在近期从综述论文中补充更多内容到本仓库。如有任何问题，请发送邮件至 stevenyfeng@gmail.com 或在此处提交问题。
此外，您还可以观看我们的Google Research演讲（由 Steven Feng 和 Varun Gangal 主讲）这里，以及我们的播客节目（由 Steven Feng 和 Eduard Hovy 主持）这里和这里。
文本分类
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 无监督词义消歧媲美有监督方法（ACL '95） | 论文专用/遗留语料库 |
| 同义词替换（用于文本分类的字符级卷积神经网络，NeurIPS '15） | AG新闻、DBpedia、Yelp、Yahoo问答、亚马逊 |
| 真烦人！！！：基于词汇和框架语义嵌入的数据增强方法，用于利用#petpeeve推文自动分类令人讨厌的行为（EMNLP '15） | |
| 面对语言学对抗的鲁棒训练（EACL '17 代码） | 电影评论、客户评论、SUBJ、SST |
| 上下文增强：利用范例关系词进行数据增强（NAACL '18 代码） | SST、SUBJ、MRQA、RT、TREC |
| 半监督文本分类的变分预训练（ACL '19 代码） | IMDB、AG新闻、Yahoo、仇恨言论 |
| EDA：提升文本分类任务性能的简单数据增强技术（EMNLP '19 代码） | SST、CR、SUBJ、TREC、PC |
| 少样本意图分类中特征空间数据增强的深入研究（DeepLo @ EMNLP '19）（arXiv） | SNIPS |
| 非线性Mixup：面向文本分类的流形外数据增强（AAAI '20） | TREC、SST、Subj、MR |
| MixText：面向半监督文本分类的隐空间语言学启发式插值（ACL '20 代码） | AG新闻、DBpedia、Yahoo、IMDb |
| 用于一致性训练的无监督数据增强（NeurIPS '20 代码） | Yelp、IMDb、亚马逊、DBpedia |
| 数据不足？深度学习来救场！（AAAI '20） | ATIS、TREC、WVA |
| 使用预训练Transformer模型进行数据增强 LifeLongNLP @ AACL '20，代码 | SNIPS、TREC、SST2 |
| SSMBA：基于自监督流形的数据增强，以提升域外稳健性（EMNLP '20 代码） | IWSLT'14 |
| Data Boost：通过强化学习引导的条件生成进行文本数据增强（EMNLP '20） | ICWSM 20’ 数据挑战赛、SemEval '17 情感分析、SemEval '18 反讽 |
| 面向小型数据集的有效主动学习的文本数据增强（EMNLP '20） | SST2、TREC |
| 多任务视角下的文本增强（EACL '21） | SST2、TREC、SUBJ |
| GPT3Mix：利用大规模语言模型进行文本增强（arXiv '21） | SST2、CR、TREC、SUBJ、MPQA、CoLA |
| 基于三元组损失、数据增强和课程学习的少样本文本分类（NAACL '21 代码） | HUFF、COV-Q、AMZN、FEWREL |
| 文本AutoAugment：学习用于文本分类的组合式增强策略（EMNLP '21 代码） | IMDB、SST2、SST5、TREC、YELP2、YELP5 |
| AEDA：一种更简单的文本分类数据增强技术（EMNLP '21 代码） | SST、CR、SUBJ、TREC、PC |
翻译
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 反向翻译（利用单语数据改进神经机器翻译模型，ACL '16） | WMT '15 英德、IWSLT '15 英土 |
| 使用平行合成数据调整神经机器翻译 (WMT '17) | COMMON、10亿词、dev2013、XRCE、IT、E-Com |
| 低资源神经机器翻译的数据增强 (ACL '17) 代码 | WMT '14/'15/'16 英德/德英 |
| 用于口语方言神经机器翻译的合成数据 (arxiv '17) | LDC2012T09、OpenSubtitles-2013 |
| 基于数据增强的多源神经机器翻译 (IWSLT '18) | TED演讲 |
| SwitchOut：一种高效的神经机器翻译数据增强算法 (EMNLP '18) | IWSLT '15 英越、IWSLT '16 德英、WMT '15 英德 |
| 神经机器翻译中反向翻译的泛化 (WMT '19) | ed NewsCrawl2、WMT'18 德英 |
| 神经模糊修复：将模糊匹配整合到神经机器翻译中 (ACL '19) | DGT-TM 英马/英匈 |
| 利用知识图谱增强神经机器翻译 (arxiv '19) | WMT '14 -'18 |
| 针对低资源翻译的广义数据增强 (ACL '19) 代码 | ENG-HRL-LRL、HRL-LRL |
| 通过合成噪声提高机器翻译鲁棒性 (NAACL '19) 代码 | EP、TED、MTNT 英法、英日 |
| 神经机器翻译的软上下文数据增强 (ACL '19) 代码 | IWSLT '14 德西希英、WMT '14 英德 |
| 基于反向翻译的数据增强用于上下文感知的神经机器翻译 (DiscoMT @ EMNLP '19) 代码 | IWSLT'17 英日/英法、BookCorpus、Europarl v7、日本国会 |
| 通过数据增强提升神经机器翻译鲁棒性：超越反向翻译 (W-NUT @ EMNLP '19) | WMT'15/'19 英法、MTNT、IWSLT'17、MuST-C |
| 面向流水线式语音翻译的数据增强 (Baltic HLT '20) | WMT '17 |
| 基于数据增强的词汇约束感知神经机器翻译 (IJCAI '20) 代码 | WMT '16 德英、NIST 中英 |
| 低资源神经机器翻译的多样化数据增强策略 (Information '20) | IWSLT '14 英德 |
| 针对神经机器翻译的句法感知数据增强 (arxiv '20) | WMT '14 英德、IWSLT '14 德英 |
| SSMBA：基于自监督流形的数据增强以提升域外鲁棒性 (EMNLP '20) 代码 | IWSLT'14 |
| 数据多样化：神经机器翻译的简单策略 (NeurIPS '20) 代码 | WMT '14 英德/英法、IWSLT '13/'14/'15 英德/德英/英法 |
| AdvAug：针对神经机器翻译的鲁棒对抗增强 (ACL '20) | NIST 中英、WMT '14 英德 |
| 基于词典的跨领域神经机器翻译数据增强 (arxiv '20) | WMT '14/'19 |
| 针对神经机器翻译鲁棒性的句子边界增强 (arxiv '20) | IWSLT '14/'15/'18 英德、WMT '18 英德 |
| Valar nmt：极度缺乏资源的神经机器翻译 (斯坦福CS224N) | 圣经、杂项、Europarl v8、Newstest '18 |
摘要生成
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 将维基百科转化为查询聚焦摘要的增强数据 (arxiv '19) | DUC |
| 基于合成数据的迭代数据增强（抽象文本摘要：一项低资源挑战 (EMNLP '19) | Swisstext、commoncrawl |
| 通过中间微调和数据增强改进零样本和少样本抽象摘要生成 (NAACL '21) | CNN-DailyMail |
| 针对抽象查询聚焦多文档摘要生成的数据增强 (AAAI '21) 代码 | QMDSCNN、QMDSIR、WikiSum、DUC 2006、DUC 2007 |
问答
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| QANet：结合局部卷积与全局自注意力的阅读理解模型 (ICLR '18) | SQuAD、TriviaQA |
| 针对领域无关问答的数据增强与采样技术探索 (EMNLP '19研讨会) | MRQA |
| 面向开放域问答的BERT微调数据增强 (arxiv '19) | SQuAD、Trivia-QA、CMRC、DRCD |
| XLDA：面向自然语言推理与问答的跨语言数据增强 (arxiv '19) | XNLI、SQuAD |
| 零样本跨语言问答的合成数据增强 (arxiv '20) | MLQA、XQuAD、SQuAD-it、PIAF |
| 面向一致问答的逻辑引导数据增强与正则化 (ACL '20) 代码 | WIQA、QuaRel、HotpotQA |
序列标注
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 基于依存树变形的低资源语言数据增强 (EMNLP '18) 代码 | 通用依存项目 |
| DAGA：面向低资源标注任务的生成式数据增强 (EMNLP '20) 代码 | CoNLL2002/2003 |
| 命名实体识别中简单数据增强方法的分析 (COLING '20) | MaSciP, i2b2-2010 |
| SeqMix：通过序列混合增强主动序列标注 (EMNLP '20) 代码 | CoNLL-03、ACE05、Webpage |
句法分析
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 面向神经网络语义解析的数据重组 (ACL '16) 代码 | GeoQuery、ATIS、Overnight |
| 真正低资源语言上低资源依存句法分析方法的系统性比较 (EMNLP '19) | 通用依存树库版本2.2 |
| 基于语义增强的社交媒体文本命名实体识别 (EMNLP '20)代码 | WNUT16、WNUT17、Weibo |
| 足够好的组合式数据增强 (ACL '20) 代码 | SCAN |
| GraPPa：用于表格语义解析的语法增强预训练 (ICLR '21) | SPIDER、WIKISQL、WIKITABLEQUESTIONS |
语法错误修正
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| GenERRate：为语法错误检测生成错误 (BEA '09) | Ungram-BNC |
| 从语言学习社交网络的修订日志中挖掘数据以自动纠正日语作为第二语言学习者的错误 (IJCNLP '11) 代码 | Lang-8 |
| 基于翻译的语法错误修正中的人工错误生成 (剑桥大学技术报告 '16) | 多个数据集 |
| 自然语言的加噪与去噪：用于语法修正的多样化反向翻译。(NAACL'18) | Lang-8、CoNLL-2014、CoNLL-2013、JFLEG |
| 在低资源语法错误修正中使用维基百科编辑内容。(WNUT @ EMNLP '18) | Falko-MERLIN GEC语料库 |
| 带有数据增强的序列到序列预训练用于句子重写 (arxiv '19) | CoNLL-2014、JFLEG |
| 用于语法错误修正的可控数据合成方法 (arxiv '19) 代码 | NUCLE、Lang-8、One-Billion、CoNLL2013、CoNLL2014 |
| 基于合成数据无监督预训练的神经网络语法错误修正系统。(BEA @ ACL '19) | FCE、NUCLE、W&I+LOCNESS、Lang-8 |
| 用于语法错误修正的语料库生成 (NAACL'19) | CoNLL-2014、JFLEG、Lang-8 |
| 用于语法错误修正的错误数据生成 (BEA @ ACL '19) | Lang-8、n个CoNLL、JFLEG、CoNLL-2014、ABCN、FCE |
| 带有数据增强的序列到序列预训练用于句子重写 (arxiv '19) 代码 | GYAFC、WMT14、WMT18 |
| 基于更好预训练和序列迁移学习构建的神经网络语法错误修正系统。(BEA @ ACL '19) | FCE、NUCLE、W&I+LOCNESS、Lang-8、Gutenberg、Tatoeba、WikiText-103 |
| 通过编辑潜在表示进行数据增强以改进语法错误修正 (COLING'20) | FCE、NUCLE、W&I+LOCNESS、Lang-8 |
| 用于语法错误修正的合成数据生成方法比较研究 (BEA @ ACL '20) | W&I+LOCNESS、FCE、News Crawl 2、W&I+L train、FCE-train、NUCLE、Lang-8、W&I+L dev、FCE-test、Tatoeba、WikiText-103 |
| 用于日语语法错误修正的基于句法规则的平行数据合成框架 (MIT论文 '20) | Lang-8 |
文本生成
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| TNT-NLG，系统2：通过数据重复和语义表示操作提升神经网络生成能力 (E2E NLG挑战系统描述) | 待办事项 |
| 第三届神经网络生成与翻译研讨会成果 (WNGT @ EMNLP '19) | RotoWire英德双语数据 |
| 好样本难寻：噪声注入采样与自训练在神经语言生成模型中的应用 (INLG '19) 代码 | E2E挑战数据集、笔记本电脑、电视机 |
| GenAug：用于微调文本生成器的数据增强 (DeeLIO @ EMNLP '20) 代码 | Yelp |
| 去噪预训练和数据增强策略，以提升使用Transformer的RDF口头化效果 (WebNLG+ @ INLG '20) | WebNLG |
对话
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 面向对话语言理解的序列到序列数据增强 (COLING '18) 代码 | ATIS, Dec94, 斯坦福对话 |
| 在相同上下文中考虑多种适当回复的任务导向对话系统 (arxiv '19) 代码 | MultiWOZ |
| 用于语音语言理解中开放词汇槽位的数据加噪增强 (NAACL '19 学生研究研讨会) | ATIS, Snips, MR |
| 基于原子模板的语音语言理解数据增强 (EMNLP '19) 代码 | DSTC 2&3, DSTC2 |
| 通过联合变分生成进行语音语言理解的数据增强 (AAAI '19) | ATIS, Snips, MIT |
| 面向端到端任务导向对话的有效数据增强方法 (IALP '19) | CamRest676, KVRET |
| 带释义增强的任务导向对话生成 (ACL '20) 代码 | TCamRest676, MultiWOZ |
| 基于强化学习数据增强的对话状态跟踪 (AAAI '20) | WoZ, MultiWoZ |
| 对话状态跟踪中复制机制的数据增强 (arxiv '20) | WoZ, DSTC2, Multi |
| 简单就是最好！面向低资源槽位填充和意图分类的轻量级数据增强 (PACLIC '20) 代码 | ATIS, SNIPS, FB |
| 对话图：非确定性对话管理中的数据增强、训练与评估 (TACL '21) | M2M, MultiWOZ |
| GOLD：利用数据增强改进对话中的域外检测 (EMNLP '21) 代码 | SMCalFlow, ROSTD |
| 通过多样化参考数据增强提升开放域对话的自动评价 (ACL '21 Findings) 代码 | DailyDialog |
多模态
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 视觉问答的数据增强 (INLG '17) | COCO-VQA, COCO-QA |
| 面向端到端自动语音识别的低资源多模态数据增强 (CoRR ’18) | 待定 |
| 面向端到端自动语音识别的多模态数据增强 (Interspeech '18) | Voxforge, HUB4 |
| 利用图像说明扩充图像问答数据集 (LREC '18) | IQA |
| 基于循环神经网络的数据增强实现多模态连续情绪识别 (AVEC '18) | 待定 |
| 基于问答方法并结合数据增强的多模态对话状态跟踪 (DSTC8 @ AAAI '20) | DSTC7-AVSD |
| 视频问答任务的数据增强技术 (arxiv '20) | TGIF-QA, MSVD-QA |
| 针对语音识别错误鲁棒的对话模型训练数据增强 (NLP for ConvAI @ ACL '20) | DSTC2 |
| 视觉问答的语义等价对抗性数据增强 (ECCV '20) | 待定 |
| 使用 BERT 进行文本增强以辅助图像描述生成 (Applied Sciences '20) | MSCOCO |
| MDA：用于提升图像-文本情感/情绪分类任务性能的多模态数据增强框架 (IEEE Intelligent Systems '20) | 待定 |
缓解偏见
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 核心指代消解中的性别偏见：评估与去偏方法。(NAACL '18) 代码 | WinoBias, OntoNotes |
| 用于缓解具有丰富形态学特征的语言中性别刻板印象的反事实数据增强 (ACL '19) 代码 | 待定 |
| CONAN - 通过利基来源构建反叙事：打击在线仇恨言论的多语言回应数据集 (ACL '19) 数据集 | 新创建的数据集 |
| 关键在于名字：基于名字的反事实数据替换以缓解性别偏见 (EMNLP '19) 代码 | SSA, 斯坦福大型影评, SimLex-999 |
| 神经网络自然语言处理中的性别偏见。(Springer '20) | Wikitext-2, CoNLL-2012 |
| 通过添加谓词-论元结构来增强训练句的鲁棒性 (arxiv '20) | SWAG, CoNLL2009, MultiNLI, HANS |
缓解类别不平衡
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| SMOTE：合成少数类过采样技术 (Journal of Artificial Intelligence Research '02) | Pima, Phoneme, Adult, E-state, Satimage, Forest Cover, Oil, Mammography, Can |
| 用于解决类别不平衡问题的词语义消歧主动学习 (EMNLP '07) | 待定 |
| MLSMOTE：通过合成实例生成解决多标签学习中的类别不平衡问题 (Knowledge-Based Systems '15) | bibtex, cal500, corel5k, slashdot, tmc2007, mediamill, medical, scene, enron, emotions |
| 面向不平衡数据学习的 SMOTE：进展与挑战，纪念 15 周年 (Journal of Artificial Intelligence Research '18) | 待定 |
对抗样本
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 基于句法控制释义网络的对抗样本生成 (NAACL '18) 代码 | SST, SICK |
| AdvEntuRe：基于知识引导样例的文本蕴含对抗训练 (ACL '18) 代码 | WordNet, PPDB, SICK, SNLI, SciTail |
| 用需要简单词汇推理的句子攻破自然语言推理系统 (ACL '18) | SNLI, SciTail, MultiNLI |
| 对抗性词语替换的认证鲁棒性 (EMNLP '19) 代码 | IMDB, SNLI |
| PAWS：通过打乱词序生成释义对抗样本 (NAACL '19) 代码 | PAWS (QQP + Wikipedia) |
| 基于概率加权词重要性的自然语言对抗样本生成 (ACL '19) 代码 | IMDB, AG’s News, Yahoo Answers |
复合性
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 足够好的复合数据增强 (ACL '20) 代码 | SCAN |
| 序列级混合样本数据增强 (EMNLP '20) 代码 | IWSLT ’14, WMT ’14 |
自动化增强
| 论文 | 数据集 |
|---|---|
| 学习数据操作以进行增强和加权 (NeurIPS '19) 代码 | SST, IMDB, TREC, CIFAR-10 |
| 数据操作：通过学习增强和重新加权，实现神经对话生成的有效实例学习 (ACL '20) | DailyDialog, OpenSubtitles |
| 文本自动增强：为文本分类学习组合式增强策略 (EMNLP '21) 代码 | IMDB, SST2, SST5, TREC, YELP2, YELP5 |
热门资源
常见问题
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