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打開文本圖片集
關鍵詞：大模型；文本分類；樣本不平衡
中圖分類號：TP391 文獻標志碼：A
0引言（Introduction）
非均衡樣本，亦稱樣本不平衡，是文本分類領域中常見的問題，其中某些類別的樣本數量遠遠多于其他類別的樣本數量。這種不均衡性導致模型偏向于預測數量較多的類別，從而忽視了數量較少的類別。為了解決樣本不平衡的問題，在數據層面，傳統的方法是使用過采樣和欠采樣等技術來平衡不同類別的樣本數量。（剩余5955字）
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基于大模型的非均衡樣本文本分類優(yōu)化方法
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