是的，数据增强可以应用于文本数据。就像图像处理中，旋转或裁剪等技术可以生成新的训练样本一样，文本数据增强会修改现有文本以创建变体，同时保留其含义。这在标记数据稀缺的自然语言处理 (NLP) 任务中特别有用，因为它有助于减少过拟合并提高模型的泛化能力。关键是应用保持语义完整性的转换——充分修改文本以增加多样性，同时不扭曲原始意图。
常用技术包括同义词替换，即将单词与其同义词互换（例如，将“fast”替换为“quick”），以及回译，即将文本翻译成另一种语言后再翻译回原文。例如，将“The cat sat on the mat”翻译成法语再翻译回来，可能会得到“The cat was sitting on the rug”。另一种方法是随机插入、删除或交换单词。在情感分析任务中，通过同义词替换，句子“This movie was terrible”可能会变成“This film was awful”。像 BERT 这样的上下文感知模型也可用于单词级替换，预测被掩码单词的合理替代词（例如，“The [MASK] jumped over the fence”可能会变成“The dog jumped over the fence”）。这些方法需要仔细调整，以避免生成无意义或误导性文本。
然而，文本增强也面临挑战。例如，同义词替换可能并非总能保留上下文（例如，在金融语境中将“bank”替换为“shore”）。回译可能会引入细微的意义变化，而随机删除可能会移除关键信息。开发者应通过手动检查样本或使用困惑度等自动化指标来验证增强数据，以确保连贯性。像 nlpaug 或 TextAttack 这样的库提供了预构建的工具来简化实现。虽然不能替代高质量的标记数据，但增强是改进小型数据集的一种实用方法，尤其是在医疗文本或低资源语言等数据收集成本高昂的领域。若经过深思熟虑地应用，它可以在不增加额外标记工作的情况下显著提升模型性能。