基于不平衡数据与集成学习的属性级情感分类

林夕; 陈孜卓; 王中卿

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基于不平衡数据与集成学习的属性级情感分类

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情感分类一直是自然语言处理领域的重要研究部分。该任务一般是将带有情感色彩的样本分类成正类和负类两种类别。在很多理论模型中,都假设正负类数据样本是平衡的,而在现实中正负类样本一般是不平衡的。提出一种基于属性级的LSTM集成学习的方法,针对不平衡样本数据进行属性级情感分类。首先,对数据集进行欠采样处理,将其分成多组;其次,为每组数据分配一种分类算法进行训练;最后,将多组模型融合,得到最终分类结果。一系列的实验结果显示,基于属性级的LSTM集成学习的方法明显提高了分类的准确性,其性能优于传统的LSTM模型分类方法。

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来源
《计算机科学》 |2022年第s01期|144-149|共6页
作者
林夕; 陈孜卓; 王中卿;
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作者单位

苏州大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
不平衡数据; LSTM; 集成学习; 情感分类; 属性词;

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