相关方法合集见：https://github.com/quincyliang/nlp-data-augmentation
较为简单的数据增强的方法见论文：https://arxiv.org/pdf/1901.11196.pdf
论文中所使用的方法如下：
1. 同义词替换（SR: Synonyms Replace）：不考虑stopwords，在句子中随机抽取n个词，然后从同义词词典中随机抽取同义词，并进行替换。（同义词其词向量可能也更加接近，在使用词向量的模型中不一定有用）
2. 随机插入(RI: Randomly Insert)：不考虑stopwords，随机抽取一个词，然后在该词的同义词集合中随机选择一个，插入原句子中的随机位置。该过程可以重复n次。
3. 随机交换(RS: Randomly Swap)：句子中，随机选择两个词，位置交换。该过程可以重复n次。
4. 随机删除(RD: Randomly Delete)：句子中的每个词，以概率p随机删除。（类似于神经网络中的dropout）
第一列是训练集的大小，第三列是每个句子生成的新句子数，第二列是每一条语料中改动的词所占的比例。
相关实现见：https://github.com/zhanlaoban/eda_nlp_for_Chinese
还有些如打乱句子的顺序，随机进行Mask，相比于直接复制能够加入一些噪声，以防止过拟合。
还有些通过神经网络进行数据增强的方法，但是代价相对较高，同时效果也不一定会好。
相关讨论见：https://www.zhihu.com/question/305256736?sort=created
不同的数据增强方式不能确切的说谁强谁弱，对于NLP任务而言，一切从数据出发，需要结合具体任务进行检验。