针对文本数据增强与扩充的问题，常用的方法包括数据增强技术和语言模型预训练技术。
数据增强技术可以通过对原始文本进行一系列变换操作，如随机删除、替换、插入、置换等，生成更多的语料来丰富训练数据，从而提高模型的泛化能力和可靠性。
语言模型预训练技术则是利用大规模的未标注语料进行预训练，学习出一种通用的语言表示，在特定的任务上fine-tune，可以有效地提高模型的表现和效果。
具体应用时，需要根据具体的文本数据和任务场景选择合适的方法。
神经网络如何解决文本数据的增强与扩充？
我对神经网络不是非常了解，但是我理解你的问题是如何让神经网络在训练文本数据时获得更多的相关性和泛化能力。可能你需要提供更具体的问题描述，比如你遇到了哪些具体的文本数据增强及扩充问题，或者你是在使用哪些具体的神经网络技术等。这样有助于回答者更准确地了解你的问题，并给出更有针对性的回答。
提问时间：2023-07-22 15:14:33
编辑时间：2023-07-22 15:14:35
提问者：
空城旧梦
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6回答时间：2023-07-22 15:14:39
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提问者：空城旧梦