定制sklearn Transformer以增加X和X的行数Y（用于文本增强）
是否可以创建一个自定义的 sklearn Transformer 来增加 X 和 X 的行数？是的。基本上我想做的是基于 NLP 数据增强方法（如翻译）来增强文本（X，这是一个一维字符串列表），新文本将采用与原始文本相同的标签。然后可以将 Transformer 添加到下游分类器的管道中，例如将 BERT 包装为 sklearn 分类器。
谢谢， 英
Is it possible to create a customized sklearn Transformer that increase the # of rows of X & Ys. Basically what I would like to do is to augment the text (X, which is a 1D list of strings) based on NLP data augmentation method like translations, the new text will take the same label as the original one. The Transformer can then be added to a pipeline for downstream classifier say, BERT wrapped as sklearn classifier.
Thanks,
Ying
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