深度学习框架下类别不平衡数据情感分析

摘要

[目的/意义]将类别不平衡学习方法与深度学习相结合,提升数据不平衡分布下情感分析的性能.[方法/过程]提出LSTM深度学习框架下自适应不平衡数据情感分析方法.不平衡程度低时,对少数类样本进行过采样,然后利用LSTM进行深度学习训练;不平衡程度高时,对多数类样本进行多组均衡化欠采样,然后分别对每组训练数据学习LSTM模型,最后通过集成学习方法,获得最终情感分类结果.[结果/结论]在网络商品评论语料库上的实验结果显示,本方法可以提升类别不平衡数据的深度学习性能,实现不平衡数据的自适应情感分析.