大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分15-自然语言处理中的数据处理上采样、下采样、负采样是什么？在自然语言处理中，上采样、下采样、负采样都是用于处理数据不平衡问题的技术，目的是为了优化模型的训练效果和训练速度。
一、负采样（Negative Sampling）
负采样是一种针对skip-gram、CBOW向量模型的优化技术，用于提高训练速度和效果。skip-gram是已知一个词去预测上下文。
Skip-Gram模型：以一个词作为输入，尝试预测上下文的词。
CBOW模型：以一组词(上下文词)作为输入，预测其中一个中心词的出现概率。
在Word2Vec模型中，负采样可以有效地解决softmax计算时的速度问题。负采样的基本思想是对于每个正样本，随机从词典中选择若干个负面样本，使得它们的概率尽可能地小。这样可以加速模型训练过程，同时还可以避免训练过程中出现梯度爆炸和消失的问题。
具体来说，对于每个正样本（即一个单词及其上下文环境），我们从整个词汇表中随机抽取若干个负样本，并将它们作为上下文预测词的负例。这样，我们只需要计算少量的正负样本的概率，就可以更新模型参数。这样既可以减少计算时间，同时也能够使得模型更加关注那些重要的词汇。
二、上采样（Upsampling）
在自然语言处理中，例如在文本分类任务中，往往会出现某些类别的样本数量非常少，这时候我们就可以通过上采样来增加这些类别的样本数量。本文提供上采样的代码示例：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from imblearn.over_sampling import SMOTE
# 生成简单数据集
texts = ['apple banana orange', 'orange apple', 'banana']
labels = [0, 0, 1]
# 文本向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
y = labels
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用SMOTE算法进行上采样
smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)
# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_resampled, y_resampled)
# 在测试集上评估模型
score = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", score)说明经过SMOTE上采样后，模型在测试集上的表现非常好。在实际使用中，数据集往往会更大、更复杂，需要根据具体情况选择合适的特征提取方法、分类器等，并进行适当的调参。
二、下采样（Subsampling）
下采样是一种用于处理高频词汇的技术，帮助我们降低训练过程中高频词汇所占的比例。由于许多高频词汇并没有提供太多的信息，反而会干扰训练过程，因此我们需要通过下采样来降低它们的权重。本文提供以下下采样的代码示例：
import collections
import random
def subsample(corpus, freq_threshold):
word_freq = dict(collections.Counter(corpus))
total_words = len(corpus)
subsampled_corpus = []
for word in corpus:
freq = word_freq[word] / total_words
prob_keep = (freq_threshold / freq)**0.5
if random.random() < prob_keep:
subsampled_corpus.append(word)
return subsampled_corpus
corpus = ['the', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']
subsampled_corpus = subsample(corpus, freq_threshold=0.001)
print(subsampled_corpus)
我们首先定义了一个subsample函数，其中corpus表示原始语料库，freq_threshold表示一个阈值，用于决定哪些单词需要保留。然后，我们计算每个单词出现的频率，并根据频率计算其被保留的概率。最后，我们随机决定是否保留每个单词，并返回下采样后的语料库。
