文本分类任务中的数据质量评估方法

在大模型训练中，文本分类任务的数据质量直接影响模型性能。本文将介绍一套系统性的数据质量评估方法。

数据质量评估指标

1. 数据完整性检查

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_completeness(df):
    completeness = df.isnull().sum() / len(df) * 100
    print("缺失率统计：")
    print(completeness)
    return completeness

2. 数据一致性验证

# 检查标签分布的一致性
def validate_label_consistency(df, label_column):
    label_dist = df[label_column].value_counts()
    print("标签分布：")
    print(label_dist)
    # 检查是否存在不平衡问题
    if label_dist.max() / label_dist.min() > 10:
        print("警告：存在严重类别不平衡")

3. 数据多样性评估

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def evaluate_text_diversity(df, text_column):
    vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000)
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df[text_column])
    
    # 计算平均TF-IDF值
    mean_tfidf = np.mean(tfidf_matrix.toarray())
    print(f"平均TF-IDF值：{mean_tfidf}")
    return mean_tfidf