基于不平衡数据的中文情感分类

近些年来,情感分类在自然语言处理研究领域获得了显著的发展。然而,大部分已有的研究都假设参与分类的正类样本和负类样本一样多,而实际情况中正负类数据的分布往往是不平衡的。该文收集四个产品领域的中文评论文本,发现正类样本的数目远远多于负类样本。针对不平衡数据的中文情感分类,提出了一种基于欠采样和多分类算法的集成学习框架。在四个不同领域的实验结果表明,我们的方法能够显著提高分类性能,并明显优于目前主流的多种不平衡分类方法。