少样本文本分类采样算法

多样本文本分类采样算法是一种用于生成训练数据、增强模型泛化能力和避免过拟合的技术。在文本分类任务中，常见的多样本采样策略有：

1. **随机采样**：简单地从每个类别中随机选取样本，这是最基本的采样方法，但可能会导致某些类别在训练过程中的不平衡。

2. **平衡采样**（如SMOTE，Synthetic Minority Over-sampling Technique）：针对类别分布不均衡的情况，通过合成新的少数类样本来提升它们的权重，如复制现有样本并对其进行一些微小扰动。

3. **类别加权采样**：根据实际类别频率动态调整每个样本的重要性，给较少的类别更高的概率被选中。

4. **顺序采样**：比如依序采样，按照文档的出现频率进行排序，优先选择高频低频的样本组合，有助于捕捉文本上下文中的长程依赖。

5. **注意力采样**（Attention-based Sampling）：利用注意力机制来分配对不同类型文本的关注度，提高重要信息的覆盖率。

6. **对抗性样本采样**：生成能够误导模型预测的小扰动样本，帮助模型增强对异常情况的鲁棒性。

这些采样策略结合了深度学习和传统机器学习的技巧，可以有效提高文本分类模型的性能和稳定性。