textmentations 1.3.1

A Python library for augmenting Korean text.

Textmentations

Textmentations is a Python library for augmenting Korean text. Inspired by albumentations. Textmentations uses the albumentations as a dependency.

Installation

pip install textmentations

A simple example

Textmentations provides text augmentation techniques implemented using the TextTransform, which inherits from the albumentations BasicTransform.

This allows textmentations to reuse the existing functionalities of albumentations.

import textmentations as T

text = "어제 식당에 갔다. 목이 너무 말랐다. 먼저 물 한 잔을 마셨다. 그리고 탕수육을 맛있게 먹었다."
rd = T.RandomDeletion(deletion_prob=0.1, min_words_per_sentence=0.8)
ri = T.RandomInsertion(insertion_prob=0.2, n_times=1)
rs = T.RandomSwap(alpha=1)
sr = T.SynonymReplacement(replacement_prob=0.2)
eda = T.Compose([rd, ri, rs, sr])

print(rd(text=text)["text"])
# 식당에 갔다. 목이 너무 말랐다. 먼저 물 잔을 마셨다. 그리고 탕수육을 맛있게 먹었다.

print(ri(text=text)["text"])
# 어제 최근 식당에 갔다. 목이 너무 말랐다. 먼저 물 한 잔을 마셨다 음료수. 그리고 탕수육을 맛있게 먹었다.

print(rs(text=text)["text"])
# 어제 갔다 식당에. 목이 너무 말랐다. 물 먼저 한 잔을 마셨다. 그리고 탕수육을 맛있게 먹었다..

print(sr(text=text)["text"])
# 과거 식당에 갔다. 목이 너무 말랐다. 먼저 소주 한 잔을 마셨다. 그리고 탕수육을 맛있게 먹었다.

print(eda(text=text)["text"])
# 식당에 어제 과거 갔다. 너무 말랐다. 먼저 상수 한 잔을 마셨다 맹물. 그리고 맛있게 먹었다.

List of augmentations

• AEDA
• BackTranslation
• ContextualInsertion
• ContextualReplacement
• IterativeMaskFilling
• RandomDeletion
• RandomDeletionSentence
• RandomInsertion
• RandomSwap
• RandomSwapSentence
• SynonymReplacement

References

• AEDA: An Easier Data Augmentation Technique for Text Classification
• Conditional BERT Contextual Augmentation
• Contextual Augmentation: Data Augmentation by Words with Paradigmatic Relations
• EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks
• Iterative Mask Filling: An Effective Text Augmentation Method Using Masked Language Modeling
• Korean Stopwords
• Korean WordNet
• albumentations
• kykim/albert-kor-base