一、Introduction

以前在做情感分类问题都是用sst等等，一些经典的语料，但是当自己要做语料的时候，才发现事情并不是想象的那么简单。要进行语料清洗，语料的切分（十折交叉），现在又要考虑语料的均衡性问题。

不平衡问题：类别之间的语料数目相差很大

看一下我的语料：

一共6类，数目差别非常大。

二、Influence

类别之间的语料数目不平衡是制约很多分类算法准确率的一个因素。很多分类器分类的时候都会倾向将语料分为大类，因此造成分类的准确率降低。但是不平衡分类这个问题是确实存在而且普遍存在的，很多时候那些少数类才是值得我们关注的。例如，网络攻击，信用卡非法交易，等。信用卡非法交易是属于少类，分类是少类的语料准确率低，难以发现这个非法的记录。

为啥少类语料分类准确率低？因为少类语料的特征不明显，容易跟噪声语料混在一起。而大部分的分类方法都是基于特征来进行分类。少类特征不明显，因此也难以将少类的语料区别出来。

三、别人的解决办法

常规的做法：

数据层面：

过抽样

• 直接复制，即不断复制类别样本数少的类别样本。
• 插值法：通过对样本归一化，采样，求得样本分布，极值，均值等，然后根据样本分布，极值，均值来生成新样本来扩充样本数目。

欠抽样

• 直接删除
• 随机减少多数类样本的数量。

算法层面：

Weighted loss function，一个处理非平衡数据常用的方法就是设置损失函数的权重，使得少数类判别错误的损失大于多数类判别错误的损失。在python的sk-learn中我们可以使用class_weight参数来设置权重，提高少数类权重，例如设置为多数类的10倍。

RBG和Kaiming给出的相当牛逼的方法，这里不做详细介绍。

详情见链接：

看到一篇博客：

感觉脑洞很大，一种特殊的过抽样

本文首先分析样本数少的类别，通过文本句法依赖分析，文本词性标记分析词的相关属性，然后采用同义词替换的方式生成新的文本。方法简单有效

四、个人的解决办法

暂时没有想好，要尝试一下，结果出来再填上

五、Reference