数据增强技术是一种通过生成真实数据集的不同版本来人工增加训练数据集大小的过程，这样做的目的是为了在不实际收集数据的情况下保持类别标签，以提高分类任务的性能。这种策略在计算机视觉和自然语言处理（NLP）中被用来应对数据稀缺和数据多样性不足的问题。虽然在计算机视觉中相对容易创建增强的图像，但在自然语言处理中情况并非如此，因为语言本身固有的复杂性使得不能简单地用同义词替换每个词，即使替换了，上下文也会有所不同。
数据增强通过增加训练数据集的大小来提高模型的性能。拥有的数据越多，模型的性能就越好。生成的增强数据的分布既不应与原始数据过于相似，也不应过于不同，这可能会导致过拟合或性能不佳。有效的数据增强方法应该寻求平衡。本文将重点介绍数据增强在NLP中的应用，并展示如何通过这种技术提高NLP模型的性能。
数据增强技术可以在以下三个层次上应用：字符级别、单词级别、短语级别和文档级别。本文将介绍文本分类中的数据增强技术。
在文本分类中，简单的数据增强（EDA）技术包括随机选择句子中的一个词，并用它的同义词替换，或者选择两个词并在句子中交换它们的位置。EDA技术包括同义词替换、基于词嵌入的替换、基于词汇的替换、随机插入、随机删除和随机交换。
反向翻译是一种通过将句子翻译成一种语言，然后再翻译回原始语言来创建不同句子的方法。生成模型，如生成对抗网络（GAN），被训练用来生成少量词汇的文本，而像BERT、RoBERTa、BART和T5这样的生成语言模型可以用来以更保持类别标签的方式生成文本。