预训练词向量优化不平衡文本情绪分类

"基于词向量预训练的不平衡文本情绪分类_林怀逸1" 文本情感分类是自然语言处理中的一个重要任务，特别是在深度学习领域。在实际应用中，数据集经常出现类别不平衡的情况，即某一类别的样本数量远大于其他类别，这会使得模型在训练过程中倾向于学习那些占优势的类别，导致对少数类别的识别能力下降。传统的解决不平衡问题的方法主要包括代价敏感学习和各种采样策略，如过采样和欠采样。 本文关注的是在不平衡数据集上的文本情绪分类，作者提出了基于词向量预训练的任务选择方法。词向量预训练是一种利用大规模无标注数据生成词的分布式表示的技术，如Word2Vec、GloVe等。这些预训练的词向量能够捕获词汇间的语义关系，对于情感分析任务有很好的表现。 在该研究中，作者首先通过特定的预训练任务生成有利于小类别区分的词向量，这些词向量在初始化目标模型时使用，目的是让模型在训练初期就能获得对小类别更敏感的特征表示。然后，结合均衡过采样技术，对多数类别进行下采样，以减少其对模型的影响，同时确保模型能保留对多数类别的识别能力，从而达到在特征层面实现类别平衡的效果。 实验结果显示，相比于传统的过采样方法，这种结合预训练词向量的策略在大多数情况下能更好地处理不平衡问题，特别是在模型没有严重过拟合的情况下。在存在严重过拟合的场景中，当目标分类数为三时，这种方法的平衡效果尤其显著。此外，论文还探讨了预训练方法与代价敏感方法的结合，表明两者可以协同提升分类的平衡性能。 关键词涉及到的关键技术点包括： 1. 不平衡分类：指数据集中不同类别的样本数量差异较大，导致模型训练时偏重于多数类别，忽视少数类别。 2. 情绪分类：自动识别文本中的情感倾向，通常分为正面、负面和中性等类别。 3. 均衡过采样：一种处理不平衡数据的策略，通过对多数类别样本进行下采样，使各类别样本数量接近。 4. 预训练词向量：在大规模语料上预训练得到的词向量，用于捕捉词汇的语义信息，提高模型的表示能力。 5. 代价敏感学习：一种处理不平衡数据的方法，通过调整不同类别的损失权重，使模型对所有类别都给予相同的关注度。 这篇论文的工作为不平衡文本情感分类提供了一种新的思路，即通过预训练词向量的选择和均衡过采样，从特征表示层面解决类别不平衡问题，提高了模型在处理小类别样本时的准确性和公平性。这对于实际应用中的情感分析系统设计具有指导意义。