一、基于prompt的文本分类

二、什么是样本不均衡问题

样本不均衡问题就是指在做文本分类时发现，训练数据中的样本类别分布差异极大，有的类别占比超过90%，有的类别占比连0.01%都不到。

三、样本不均衡会导致什么问题

由于模型训练的本质是最小化损失函数，当某个类别的样本数量非常庞大，损失函数的值大部分被样本数量较大的类别所影响，导致的结果就是模型分类会倾向于样本量较大的类别。

三、如何解决样本不均衡问题

模型层面：通过加权Loss，包括基于类别Loss、Focal Loss和GHM Loss三种加权Loss函数
数据层面：通过人为控制正负样本的比例，可以使用欠采样或过采样两种方法。
a. 过采样：重复正例数据，实际上没有为模型引入更多数据，过分强调正例数据，会放大正比例噪音对模型的影响。由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，因此存在过拟合风险，最好搭配使用正则化模型。可以通过数据增强的方法(包括回译技术、替换技术、随机噪声引入技术等方法)，避免每次重复同样的正例数据。也可以通过从文本生成的角度来增加正样本，例如：基于BERT的有条件生成任务和基于SIMBERT来生成相似文本任务。
b. 欠采样：如果直接丢弃有点浪费的话，那就每次迭代模型训练时，使用不同的一小部分。如下图所示：

There are several ways to deal with imbalanced data, including:
• Randomly oversample the minority class.
• Randomly undersample the majority class.
• Gather more labeled data from the underrepresented classes.

四、基于bert的文本分类模型是咋做的

基于BERT的文本分类模型就是在原始的BERT模型后再加上一个分类层即可

五、bert模型中的[CLS]、[UNK]、[SEP]是什么意思？

BERT 的输入可以包含一个句子对 (句子 A 和句子 B)，也可以是单个句子。此外还增加了一些有特殊作用的标志位：

[CLS] 标志放在第一个句子的首位，经过 BERT 得到的的表征向量 C 可以用于后续的分类任务。[CLS]就是classification的意思，可以理解为用于下游的分类任务。对于文本分类任务，BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示，用于文本分类。可以理解为：与文本中已有的其它字/词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字/词的语义信息。
[SEP] 标志用于分开两个输入句子，例如输入句子 A 和 B，要在句子 A、B 之间增加 [SEP] 标志。
[UNK]标志指的是未知字符
[MASK] 标志用于遮盖句子中的一些单词，将单词用 [MASK] 遮盖之后，再利用 BERT 输出的 [MASK] 向量预测单词是什么。

六、bert跟下游任务的关系可以是pipeline，也可以是end-to-end

一般我们就用训练集出一个模型，然后可以在其他的代码里读取这个模型来使用。其他的代码就是所谓的下游任务（比如·什么分类、NER什么的）。BERT只是出一个词向量，这个向量不接任务你也看不出什么东西。这种分开训的就叫pipeline，如果bert和下游任务一起训就叫end-to-end

七、如何提高模型的鲁棒性

对抗训练
通过在原始输入上增加对抗扰动，得到对抗样本，再利用对抗样本进行训练，从而提高模型的表现。由于自然语言文本是离散的，一般会把对抗扰动添加到嵌入层上。为了最大化对抗样本的扰动能力，利用梯度上升的方式生成对抗样本。为了避免扰动过大，会将梯度做归一化处理。
知识蒸馏
知识蒸馏这个概念最早由Hinton在2015年提出。一开始，知识蒸馏通往往应用在模型压缩方面，利用训练好的复杂模型（teacher model）输出作为监督信号去训练另一个简单模型（student model），从而将teacher学习到的知识迁移到student。Tommaso在18年提出，如果student和teacher的模型完全相同，蒸馏后则会对模型的表现有一定程度上的提升。
L1和L2正则化
L1正则化可以得到稀疏解，L2正则化可以得到平滑解。
Dropout
数据增强
Early stopping
交叉验证
Batch Normalization
选择合适的网络结构
通过减少网络层数、神经元个数、全连接层数等降低网络容量
多模型融合
Baggging &Boosting，将弱分类器融合之后形成一个强分类器，而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好，三个臭皮匠顶一个诸葛亮。

参考文献：

https://m.thepaper.cn/baijiahao_13867755
https://www.1024sou.com/article/321102.html
https://www.ylkz.life/deeplearning/p10979382/
https://blog.csdn.net/weixin_43797818/article/details/107352565
https://blog.csdn.net/weixin_43977748/article/details/118071000
https://zhuanlan.zhihu.com/p/422538072
https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd5e037 (加权loss讲得很详细)
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNTY1MDUwNQ==&mid=2247484242&idx=1&sn=c439a0761a617cac3c496e841ccd1324&chksm=e87d3174df0ab8628ce4822107ab0008fd0355e23246c90c18be09eb343b51d3cd2b1b8b23d4&scene=21#wechat_redirect
https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/114241270
https://zhuanlan.zhihu.com/p/67099007

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