如何应对数据不均衡问题?

 

前言

自杀风险筛查数据

数据增强

通过数据增强的方式构造更多的少数样本,使得正负样本均衡

  • 回译:

    将以下内容翻译成英文,然后再翻译回中文进行数据增强:
    title:【心理科普】青少年有自残、自伤行为怎么办?这7步有助于正确应对 comment:笑死,第一次发现我自伤的是老师,父母不带管的	1
      
    

    ✅ 对比分析:原始 vs 增强版

           
    标题 “自残、自伤行为” “出现自残行为” 更自然口语,避免重复
    评论 “第一次发现我自伤的是老师” “第一个发现我自残的是老师” “自残”更常用,“第一个”更符合中文口语习惯
    语气 “父母不带管的” “爸妈压根不管” “压根不管”是更地道、情绪更强的口语表达
    整体 略显书面 更贴近真实社交媒体语境 更适合用于NLP模型训练,提升泛化能力

    ✅ 数据增强建议(可直接加入训练集)

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    title:【心理科普】青少年出现自残行为怎么办?这7个方法能帮你正确应对

    comment:笑到打滚,第一个发现我自残的是老师,爸妈压根不管 1

    ✅ 这条增强数据与原数据语义一致,但表达更丰富、更贴近真实用户语言,能有效提升模型对口语、情绪化表达的鲁棒性。

损失函数