序列标注_NER（序列标注任务）样本不均衡处理

问题描述：

NER中样本不均衡，作者从以下两个角度描述这个问题。

1. 实体类别不均衡。 以实体类别地点、人物、时间三类实体为例，训练集中人物出现100000个、地点1000个、时间400个。
2. 单个样本中实体过少， 导致"O"标签与实体标签（“B”、“I”）分布不均衡。
   知乎上有一个相关问题：nlp序列标注任务如何处理类别极度不平衡问题？ - 知乎 https://www.zhihu.com/question/340333687

解决方案：

数据增强

常规的欠采样和过采样方法在序列标注任务上，稍微思考一下就是不靠谱的。在这个任务上如果直接在样本上操作，不能欠采样，导致样本多的类别也会表现不好。

少实体类别替换，丰富少数实体类别样本。具体讲，将少数实体类别的实体随机替换为同类别的其他实体。属于比赛的一个trick吧，直观来看一个实体的范围相对单个样本较短，应该产生过多的影响，但经过实际验证会一定的提升（但是不能保证）。
除第一点直接替换文本之外，还有基于词向量的同义词替换、单复数替换、代词替换等。

损失函数

以下两个损失函数都是从CV领域借鉴来的。

• 1、focal loss，由何铠明在论文《Focal Loss for Dense Object Detection》提出，最初用于解决目标检测下的样本不均衡问题。在介绍focal loss之前，先回顾下二分类的交叉熵计算公式：
  
  focal loss 论文
  focal loss 的计算也非常简单，增加了两个参数 和 控制正负样本所占loss权重，具体计算公式为：
  
  Focal loss 推广到多分类，计算公式为：
  p为softmax的结果。
• 2.Dice loss， 由VNET提出，香侬科技的2020ACL《Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks》对原Dice Loss进行了改动，进而解决NLP中样本不均衡问题。主要思想是建立DSC与F1的联系，香侬科技在一篇博客中已经对其做出了解释，这里就不加赘述了，等到看完之后有了新的理解，再来更新。

原文：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_29090677/article/details/112585993