AI工具助力文本数据增强技术研究
赵炳瑞1
刘冬梅2
张洪诺3
汪洋4
张荷婧5
梁铮4
乔奕迅5
1.华北科技学院 矿山安全学院,北京 东燕郊 0652012.中国传媒大学 媒体融合与传播国家重点实验室,北京 100024;华北科技学院 文法学院,北京 东燕郊 0652013.天津科技大学 人工智能学院,天津 3004574.华北科技学院 信息与控制工程学院,北京 东燕郊 0652015.华北科技学院 安全工程学院,北京 东燕郊 065201
摘要：为解决文本数据稀缺与数据失真等问题,本文以Deep Seek为例,以网民评论作为实验样本,以情感分析作为验证手段,聚焦于AI工具在文本数据增强中的应用,探讨其技术实现、优势及挑战.经由实验验证,经过数据增强后的增强样本数据与原始样本情绪值分布相似,仍维持在-10分到10 分之间,正面情绪数据与负面情绪数据的占比仍大体维持在 4∶6.在保持文本数据中心主体不变的环境下,扩充了作为从属关系的情绪词,增强了原始文本的网络关系,增加了文本数据的多样性.通过实验论证等方法论证基于AI工具的数据增强手段在AGI开发中能够达到的效果,以及剖析AI工具与交互界面方式,方便后续AGI的开发者进行相关代码转换,为相关领域的研究者提供有价值的参考.
关键词：数据增强自然语言处理人工智能低资源
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：中央高校基本科研业务费资助项目(3142024036)廊坊市科学技术研究与发展计划自筹经费项目(2024011066)
论文发表日期：2025-12-30
在线出版日期：2025-12-19（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 104-111 )
英文信息