Sorensen-Dice coefficient

提出Dice Loss用于数据不平衡NLP任务

一篇研究论文提出，在遭受严重数据不平衡的自然语言处理任务中，可以使用Dice loss替代标准的交叉熵。该方法基于Sorensen-Dice系数或Tversky指数，旨在平衡假阳性和假阴性的重要性，使其对不平衡数据集更具鲁棒性。该论文还介绍了一种动态加权训练样本的方法，以减少易负例的影响，并在词性标注和命名实体识别等各种NLP任务上显示出改进的性能。