1. 加噪声。加噪尤以去信息为主（Dropout）。比如随机扔词（每次扔一类词，每次扔一个词），比如随机在 Embedding 上 dropout（这个几乎所有 Neural Model 都加了）。有结构的 Dropout 也就是所谓的 Mask，即使用带权的 mask 来遮盖掉一些词。
2. 同义词替换。 我们可以随机的选择一些词的同义词来替换这些词，比如：“她非常美丽” 改为 “她非常漂亮”。但是这种方法比较大的局限性在于同义词在 NLP 中通常具有比较相近的词向量，因此对于模型来说，并没有起到比较好的对数据增强的作用。
3. 反向翻译。 这是机器翻译中一种非常常用的增强数据的方法，主要思想就是通过机器将一个句子翻译为另一种语言，再把另一种语言翻译为原先的语言，得到一个意思相近但表达方式可能不同的句子。这种方法不仅有同义词替换、词语增删的能力，还具有对句子结构语序调整的效果，并能保持与原句子意思相近，是一种非常有效的数据增强方式。
4. 使用生成网络。使用GAN或者VAE这些生成式网络来生成一些数据。但这种方法的难点在于需要对 GAN 模型的训练达到比较好，才能更有效的生成高质量数据，这一点工作量相对较大也较为复杂。
