在数据科学领域，数据集的多样性评估是一个复杂而重要的任务。多样性评估可以帮助我们
理解数据集是否全面覆盖了目标应用场景的各个方面，从而确保模型的泛化能力和减少偏差。
本文将详细介绍数据集多样性的评估方法，并提供相应的 Python 代码示例，以帮助读者在
实际项目中应用这些技术。
#### 1. 数据集多样性的重要性
数据集的多样性评估对于构建公平、无偏见的机器学习模型至关重要。一个多样化的数据集
可以确保模型在不同的场景和用户群体中表现一致，提高模型的鲁棒性和可信度。
#### 2. 多样性评估的指标
##### 2.1 词汇多样性
**类型-词符比（Type-Token Ratio, TTR）**：
TTR 是一个简单的度量，计算数据集中唯一词汇（类型）的数量与总词汇（词符）数量的比
率。较高的 TTR 值表明数据集使用了更多的独特词汇。
**代码示例：**
```python
from collections import Counter
def calculate_ttr(text):
words = text.split()
token_count = len(words)
type_count = len(set(words))
ttr = type_count / token_count
return ttr
# 示例文本
text = "这是一个示例文本，用于计算类型词符比。"
print(calculate_ttr(text))
```
**香农熵（Shannon Entropy）**：
香农熵衡量词汇分布的不确定性。熵值越高，词汇的分布越均匀，表明数据集的词汇多样性
越高。
**代码示例：**
```python
import math
from collections import Counter
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