NLP 中的交叉验证是一种通过系统地分割和测试多个子集的数据来评估机器学习模型的性能和泛化能力的技术。 交叉验证不是依赖于单个训练-测试分割，而是将数据集分成k个分区（或“折叠”），在k-1个折叠上训练模型，并在剩余的折叠上测试它。 这个过程重复进行，直到每个折叠都充当一次测试集，并且最终性能在所有迭代中进行平均。 在文本分类或命名实体识别等 NLP 任务中，这有助于确保模型不会过度拟合特定示例，并提供更可靠的估计，说明它在未见过的数据上的表现如何。
在实践中，NLP 中的交叉验证必须考虑文本数据的独特结构。 例如，如果一个数据集包含来自同一来源或作者的文档，则随机拆分可能会泄漏训练集和测试集之间的信息。 分层交叉验证（在折叠中保留类或元数据（如主题或语言）的分布）通常用于避免这种情况。 例如，在情感分析中，如果 30% 的数据被标记为“负面”，则每个折叠都将保持该比例。 另一个需要考虑的因素是预处理：像标记化或向量化这样的步骤应该在每个折叠内应用，以防止数据泄漏。 例如，TF-IDF 分数应该仅使用折叠的训练部分计算，而不是使用整个数据集，以避免使用测试数据信息来偏置模型。
开发人员还应该注意计算成本。 跨多个折叠训练像 BERT 或 GPT 这样的大型 NLP 模型可能会消耗大量资源。 一种常见的解决方法是使用较小的k值（例如，3 折而不是 10 折）或利用像保持验证这样的技术进行初步测试。 此外，在像多语言 NLP 这样的场景中，交叉验证可以通过确保每个折叠包含不同的语言样本来验证模型在不同语言之间的泛化程度。 例如，在 5 折交叉验证中训练的翻译模型可能会交替包含不同语言对的折叠来测试鲁棒性。 尽管存在挑战，交叉验证仍然是 NLP 中可靠模型评估的基石，尤其是在处理有限或不平衡的数据集时。