nlp-data-augmentation：用于NLP的数据增强。 NLP数据增强

主要内容: 自然语言处理概述 什么是自然语言处理 自然语言处理的典型应用 自然语言处理的基本任务 自然语言处理的基本策略和实现方法 自然语言处理的难点 自然语言处理所涉及的学科 基于规则的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） 基于（上下文无关文法）和扩充的（复杂特征集、合一运算）的句法表示及其分析技术 基于逻辑形式和格语法的句义分析 基于规则的机器翻译 基于语料库的自然语言处理方法（经验方法） 语言模型（元文法） 分词、词性标注（序列化标注模型） 句法分析（概率上下文无关模型） 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） 机器翻译 ( 等) ......（基于神经网络的深度学习方法）