Распределение меток анализаSentiment

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Распределение меток в анализе настроений: Как справиться с дисбалансом данных
Введение
Необходимость равномерного распределения меток
Стратегии работы с дисбалансом классов
вычисляем веса классов
преобразуем список весов классов в тензор
определяем функцию потерь
Заключение

Вопрос или проблема

Я работаю над моделью Анализа настроений.
Набор данных, который у меня есть, имеет три метки: положительная, отрицательная и нейтральная.

Но проблема в том, что данные не равномерны для меток.
Например, из 100K: 75K нейтральные, 15K положительные и 10K отрицательные.

Я хотел бы узнать, необходимо ли выбирать равномерное распределение меток во время обучения или я могу продолжить с неравномерными данными, и если да, то до какой степени?
Есть ли способы справиться с такой проблемой?

Для обучения данные, распределенные близко к равномерному, дадут вам лучшие результаты.

Тип данных, который у вас есть, в общем, приводит к созданию предвзятой модели в пользу класса “нейтральный”.

Есть ли способы справиться с такой проблемой?

Я обычно выполняю увеличение выборки для меньшинств, так что для обучения (только) имеется достаточное равномерное количество данных.
SMOTE, ADASYN — это несколько техник увеличения выборки.

Ваш набор данных очень несбалансирован. Существует один основной класс (нейтральный) и два вторичных класса (положительный и отрицательный). Если вы создадите алгоритм машинного обучения для решения этой задачи классификации, существует высокий риск, что предсказания будут предвзяты в пользу большинства классов.

Решения для предотвращения этой проблемы:

Увеличение выборки для классов меньшинства, создание синтетических точек данных и т.д. (таких как SMOTE)
Уменьшение выборки для класса большинства.

Оценку модели можно провести с использованием AUC Score, Recall, Precision, F1 Scores.

Попробуйте это: вычислите веса классов для меток в обучающем наборе, а затем передайте эти веса в функцию потерь, чтобы она учитывала дисбаланс классов. В pytorch это можно сделать следующим образом:

from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight

#вычислить веса классов
class_weights = compute_class_weight('balanced', np.unique(train_labels), train_labels)

print("Class Weights:",class_weights)

# преобразование списка весов классов в тензор
weights= torch.tensor(class_weights,dtype=torch.float)
    
# определение функции потерь
cross_entropy  = nn.NLLLoss(weight=weights)

Ответ или решение

Распределение меток в анализе настроений: Как справиться с дисбалансом данных

Введение

Анализ настроений является важной задачей в области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Ваша ситуация, с неравномерным распределением меток в наборе данных (75K нейтральных, 15K положительных и 10K отрицательных отзывов из 100K), поднимает ключевые вопросы согласно тому, как эффективно обучать модель в условиях дисбаланса классов.

Необходимость равномерного распределения меток

Хотя обучение на равномерно распределенных данных может привести к более стабильным и высококачественным результатам, не всегда обязательным условием является полное равенство меток. Однако, в вашем случае, с преобладанием нейтральных отзывов, существует риск создания модели, которая будет некорректно интерпретировать данные и склоняться к прогнозам, порошающим нейтральный класс, игнорируя положительные и отрицательные настроения.

Стратегии работы с дисбалансом классов

Для успешного обучения модели в условиях дисбаланса, рассмотрим следующие методы:

Сверхвыборка (Oversampling):
- Включает создание дополнительных примеров для классов с меньшим количеством данных. Одним из наиболее распространенных методов является SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique).
- Этот метод генерирует синтетические образцы для классов, значительно увеличивая их представительность в обучающем наборе данных.
Снижение выборки (Downsampling):
- В этом методе уменьшается количество примеров из доминирующего класса (в данном случае, нейтрального). Хотя данный подход может привести к потере информации, он помогает сбалансировать классы в наборе данных.
Применение весов классов:
- Ваша модель может использовать веса классов при обработке данных. Это может быть внедрено в функции потерь, например, в PyTorch можно использовать следующий код:
```
from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
```
вычисляем веса классов

class_weights = compute_class_weight(‘balanced’, np.unique(train_labels), train_labels)

преобразуем список весов классов в тензор

weights = torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float)

определяем функцию потерь

cross_entropy = nn.NLLLoss(weight=weights)
Использование качественных метрик оценки:
- Анализируя производительность модели, следует выбирать метрики, которые подходят для задач с дисбалансом классов. AUC, точность, полнота, и F1-мера — ключевые метрики, которые помогут вам оценить качество работы модели на всех классах.

Заключение

Обучение модели на неравномерно распределенных данных — задача, с которой можно успешно справиться, применяя различные техники и подходы. Использование методов сверхвыборки, снижения выборки, присвоение весов классам и выбор адекватных метрик оценки являются ключевыми стратегиями в данном контексте. Оптимальные результаты потребуют проб и ошибок, поэтому важно экспериментировать с различными подходами и внимательно следить за обновлениями производительности модели.

Следуя вышеизложенным рекомендациям, вы сможете значительно улучшить результаты своего анализа настроений, справляясь с вызовами, которые возникают при работе с несимметричными классами.