算法技术博客
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二分类负采样方法

多分类问题处理为二分类问题，需要能够正确地对正例和负例进行分类。

如果以所有的负例为对象，词汇量将增加许多，无法处理。作为一种近似方法，将只使用少数负例。

负采样方法：求正例作为目标词时的损失，同时采样(选出)若干个负例，对这些负例求损失。然后，将正例和采样出来的负例的损失加起来，作为最终的损失。例子如下图所示。

二分类负采样方法_第1张图片

负采样的采样方法：

抽取负例：让语料库中常出现的单词易被抽到，不常出现的单词难被抽到。

基于频率的采样方法：计算语料库中各个单词的出现次数，并将其表示为概率分布，然后使用这个概率分布对单词进行采样。

通过给np.random.choice函数参数p，指定表示概率分布的列表，将进行基于概率分布的采样。

import numpy as np
words = ['you'

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