【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(90920004,61070123,61003153,60970056);模式识别国家重点实验室开放课题基金资助项目;江苏省自然科学基金资助项目(BK2008160);江苏省高校自然科学重大基础研究资助项目(08KJA520002)
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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。
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