【摘 要】
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自杀已成为全球重大的公共卫生和社会关注问题，自动在有自杀意念的社交文本中抽取出该意念产生的原因，可以为自杀预防提供支持。在自杀意念原因抽取任务中，由于人工标注的主观因素造成标注边界模糊或存在误差，同时人工标注成本大也导致训练样本量较小。本文针对这些问题探索和使用数据增强的方法，提出基于标签窗口缩放的标签增强方法LWS，LWS通过设计标签窗口缩放概率、缩放尺度、标签增强率等参数及其应遵循的原则，较好
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61762042， 61972184， 62076112）资助； 江西省主要学科学术和技术带头人培养计划领军人才项目（2021BCJL22041）资助； 江西省自然科学基金项目（20212ACB202002）资助；
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自杀已成为全球重大的公共卫生和社会关注问题，自动在有自杀意念的社交文本中抽取出该意念产生的原因，可以为自杀预防提供支持。在自杀意念原因抽取任务中，由于人工标注的主观因素造成标注边界模糊或存在误差，同时人工标注成本大也导致训练样本量较小。本文针对这些问题探索和使用数据增强的方法，提出基于标签窗口缩放的标签增强方法LWS，LWS通过设计标签窗口缩放概率、缩放尺度、标签增强率等参数及其应遵循的原则，较好地解决了原训练集中人工标注较短和存在误差的问题，F1值比原训练集上的Char-BiLSTM-CRF模型平均提高了1.6%。实现了基于同义词替换SR、随机插入RI、随机交换RS和随机删除RD的EDA数据增强方法。实验结果表明，在基于EDA的数据增强中，单独和综合运用SR、RD都取得较好的效果，F1值比原训练集上的Char-BiLSTM-CRF模型平均提高了1.1%-1.6%。此外，当数据改变较少时，即增强率或改变率较小时，模型提升效果较明显，而过度增强反而会降低模型的性能。
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