BERT文本二分类LOSS变化

Question

大家好，我用BERT模型做文本句二分类，使用的训练集严重不均衡，标签为0的句子占比90%，标签为1的占比10%，得出的loss结果如下：

请问这样的结果是不是非常不好？我是否需要重新更改数据集？
现有的训练数据集是8000条，我是增加人工标注为1的句子，还是减少标注为0的句子？
根据百度，我使用了FocalLoss，请问参数alpha应该设置为多少比较合适呢？

本科不是计算机专业，毕业设计需要用到文本分析，基础非常薄弱，所以想来问问，麻烦了！

Answer 1

对于严重不均衡的数据集，模型容易出现偏差，导致对于少数类的预测效果较差。因此，需要对数据集进行一些处理来平衡数据，以提高模型的预测能力。具体处理方法有以下几种：
 

过采样（Oversampling）：增加少数类样本的数量，使得数据集中正负样本的比例更接近。比如可以使用SMOTE算法来生成合成样本。
可以使用一些Python库中的方法来实现过采样，比如imblearn库中的RandomOverSampler方法或者SMOTE方法。这些方法可以自动将少数类样本进行复制或者合成，以增加少数类样本的数量。需要注意的是，过度的过采样可能会导致模型的过拟合，因此需要根据实际情况来确定过采样的倍数。
 
欠采样（Undersampling）：减少多数类样本的数量，使得数据集中正负样本的比例更接近。比如可以使用Random Under Sampling或者Tomek Links等算法来进行欠采样。
可以使用一些Python库中的方法来实现欠采样，比如imblearn库中的RandomUnderSampler方法或者Tomek Links方法。这些方法可以自动删除多数类样本，以减少多数类样本的数量。需要注意的是，欠采样可能会丢失重要信息，因此需要根据实际情况来确定欠采样的比例。
 
结合过采样和欠采样：在进行过采样和欠采样时，可以结合使用，比如在进行过采样后再进行欠采样，或者在进行欠采样后再进行过采样。
可以先使用过采样方法来增加少数类样本的数量，然后再使用欠采样方法来减少多数类样本的数量，以达到平衡数据的目的。需要注意的是，结合过采样和欠采样可能会导致模型的欠拟合或者过拟合，因此需要根据实际情况来确定过采样和欠采样的比例。
 
使用类别权重（Class Weight）：在训练模型时，给不同类别的样本赋予不同的权重，可以让模型更加关注少数类的样本，从而提高对少数类的预测能力。比如在使用Focal Loss时，可以通过设置参数alpha来调整类别权重，让模型更加关注少数类的样本。
对于您的数据集，由于标签为0的句子占比较大，可以尝试使用过采样的方式来增加少数类样本的数量，或者使用类别权重的方式来调整类别权重，让模型更加关注少数类的样本。
关于Focal Loss的参数alpha，它是用来调整类别权重的，通常情况下，可以将alpha设置为正样本数量除以负样本数量的比例，以保持正负样本的比例相对均衡。但是具体的参数设置还需要根据实际情况调试，以达到最优的效果。

希望以上解答能够帮助您，祝您顺利完成毕业设计！