寻求序列标注（NER）数据集的Stratified K-Fold实现指导

1. 序列标注任务的Stratified K-Fold适配 #

标准Stratified K-Fold针对样本级标签设计，直接用NER的token级标签分层会破坏样本完整性。正确做法是基于样本级的实体分布特征分层，确保每折实体类型分布与原数据集一致：

• 生成样本级分层标签：对每个样本（句子），统计其包含的实体类型集合（比如某句子含PER和LOC，标记为"PER+LOC"），或取样本中出现次数最多的实体类型作为标签，也可将实体类型多热编码映射为唯一整数标识。
• 基于样本级标签执行划分：将该标签作为StratifiedKFold的输入，以完整样本为单位划分，保证每折样本的实体类型占比与原数据集匹配。

示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

# 模拟数据集：每行是一个样本，含文本和主实体类型标签
data = pd.DataFrame({
    "text": ["张三在北京工作", "微软公司位于西雅图", "李四访问上海迪士尼", "阿里巴巴总部在杭州"],
    "main_entity_type": ["PER+LOC", "ORG+LOC", "PER+LOC", "ORG+LOC"]
})

skf = StratifiedKFold(n_splits=2, shuffle=True, random_state=42)
for train_idx, val_idx in skf.split(data, data["main_entity_type"]):
    train_data = data.iloc[train_idx]
    val_data = data.iloc[val_idx]
    # 验证分布一致性
    print("训练集实体分布:\n", train_data["main_entity_type"].value_counts(normalize=True))
    print("验证集实体分布:\n", val_data["main_entity_type"].value_counts(normalize=True))

2. 处理序列依赖 #

序列标注的核心是token的上下文顺序，需严格遵循以下规则：

• 绝对不能打乱样本内部的token顺序，必须保留每个样本的完整序列结构。
• 交叉验证仅以整个样本为单位进行打乱和划分，确保每个样本的token序列完整进入训练集或验证集。
• 若样本长度差异大，可在划分完成后对序列做padding，但不可改变原有token的顺序。

3. 参考资源与实现 #

• 论文：《Stratified Cross-Validation for Sequence Labeling Tasks》专门探讨了序列标注任务的分层交叉验证逻辑；CoNLL 2003 NER基准任务的部分基线实现也采用了样本级分层策略。
• 开源实现：Hugging Face社区的NER项目中，常有基于样本实体分布生成分层标签后再做K折划分的代码；也可基于sklearn的StratifiedKFold结合自定义样本标签实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alwan Rahmana Subian