全部
AI 人工智能
WoS
XR/VR/AR/MR
IoT 物联网
Auto 汽车
AI Edge Box
生成式 AI
Gaming 游戏
博文收录
开发者中文专区
博客
活动
资讯
视频
硬件开发案例

...

如何理解NLP中的类别不平衡问题？

Kirara绵绵冰 2022-01-13 11:18:08

如何理解NLP中的类别不平衡问题？

...全文

给本帖投票

解决类别不平衡问题的主要方法有哪些？ >>

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

weixin_38498942 2022-01-13

打赏
举报

回复

类别不平衡就是值分类任务中，不同类别的训练样例数目差别很大的情况

其次，平衡类别是解决中文自然语言处理中类别不平衡问题的一种方法。在许多实际应用场景中，各类别的样本分布往往严重不均，例如，在情感分析中，正面情感的样本可能远多于负面情感的样本。这种不平衡会导致分类器在...

解决类别不平衡问题的方法：包括欠采样、过采样、SMOTE等方法，通过调整样本数量平衡数据集。通过加权交叉熵、聚焦损失等方法，使模型更关注少数类样本。通过生成新样本增加少数类的样本数量和多样性。使用平衡随机...

所谓的样本不平衡问题指的是数据集中各个类别的样本数量不均衡。以二分类问题为例，通常情况下把样本类别比例超过4:1的数据就可以称为不平衡数据，极端情况下正负样本比例有可能达到1:1000。 2. 如何解决样本不平衡...

目录1 问题定义2 解决方法2.1 采样2.2 SMOTE方法2.3 阈值调整2.4 模型融合 1 问题定义这是典型的数据类型不平衡问题。比如对于一个二分类任务，训练集中类别为0的负样本...那么对于类别不平衡的训练集，该如何处理呢？

评价指标相关处理三、自然语言处理中的数据增强一、数据不平衡问题所谓的数据不平衡指的是不同类别的样本量差异非常大，或者少数样本代表了业务的关键数据(少量样本更重要)，需要对少量样本的模式进行很好的...

高通开发者论坛

3,518

社区成员

5,806

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

人工智能物联网机器学习技术论坛（原bbs）北京·东城区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章