数据不足时该怎么做深度学习NLP

数据不足是深度学习NLP中一个常见的问题。解决这个问题的方法有很多，但是最常见的方法是使用数据增强。数据增强是一种常用的技术，可以通过在现有数据集上进行随机变换来生成新的数据集。这样做的好处是可以有效地增加数据集的大小，从而提高模型的泛化能力。

常用的数据增强方法有很多，比如随机旋转、翻转、裁剪等。具体的方法取决于数据集的类型。对于文本数据集，常用的数据增强方法包括随机扰动、替换词等。

总之，数据增强是一种有效的方法，可以有效地增加数据集的大小，提高模型的泛化能力。