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基于上下文信息的文本增强技术在原理上也很直观:首先需要一个练习好的语言模型(LM),对于需要增强的原始文本,随机往掉文中的一个词或字(这取决于语言模型支持字还是词)。接下来,将文本的剩余部分输进语言模型,选择语言模型所猜测的 top k 个词往替换原文中被往掉的词,以形成 k 条新的文本。这里列举两个近两年的代表工作。荷兰语翻译。
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