NLP序列标注问题，样本不均衡怎么解决？

【学而不思则罔，思而不学则殆】

1.问题

NLP序列标注问题，样本不均衡怎么解决？

2.解释

以命名实体识别（NER）为例，这个样本不均衡有两种解释：
（1）实体间类别数量不均衡，比如医疗知识图谱中，疾病现象比治疗手段多得多；
（2）实体和非实体的数量不均衡，一句话中，标注为O的数量占比比较大，约60%-90%。
第一类问题会导致实体类别分类不准，也就是会影响P（查准率）；第二类问题会导致实体可能识别不出来，会影响R（查全率）

3.思路

针对第一类问题：
传统的几个思路
（1）思路一：增加小样本数量，首先考虑增加原始样本数量，其次考虑数据增强（如滑动窗口），属于简单有效的方法；
（2）思路二：在不影响性能的情况下，可以考虑减少样本数量多的类别样本，这种也能平衡类别数量，还能加快训练；
（3）思路三：改变损失函数，本质是给小样本加权，比如用focal loss。
（4）思路四：用两个或多个分类模型，一个用来识别大样本类别，一个用来识别小样本类别；极端情况下，一种类别一个分类算法，好处是每种类别的性能可以针对性调优，坏处是模型太多，训练和预测更耗时。
就像问题中的图大样本和小样本比较极端，就可以考虑用两个分类模型。

针对第二类问题：
（1）思路一：剔除掉纯O的句子
（1）思路二：减少一句话中O的数量
如：

• 建立原句的语法分析树，只取需要的部分。
  

参考：
知乎中有类似的问题：
https://www.zhihu.com/question/340333687