Editing 音乐模型训练 (section)

=== 数据增强 (Data Augmentation) ===
对于歌词文本数据，数据增强可以在一定程度上缓解语料不足的问题。常见的NLP数据增强技术有：

* '''同义词替换'''：用近义词替换歌词中的某些词语，以生成语义相似的新句子。
* '''随机插入/删除'''：随机地在句子中插入额外的词，或删除一些不影响整体意思的词。
* '''随机交换'''：随机交换句子中的两个词的位置。
* '''回译 (Back-translation)'''：将歌词翻译成另一种语言，再翻译回来，获得语义等价的变体。
* '''简易数据增强 (Easy Data Augmentation, EDA)'''：EDA方法综合运用了上述几种操作来扩充数据。例如，对每一句歌词应用一定概率的同义词替换、插入、交换或删除。实验证明这些简单操作在小数据集上可以提高模型的鲁棒性。

需要注意，过度的数据增强可能改变歌词的风格或节奏，应仔细评估生成的伪样本质量。对于歌词这种对韵律和语义要求很高的文本，增强需更谨慎，比如同义词必须不破坏韵脚或节奏。'''经验建议'''：优先增强那些通用性强的句子，对标志性强的歌词（专有名词、特殊拼写等）尽量保留原样。