基于多通道LSTM的不平衡情绪分类方法

情绪分类是自然语言处理问题中的重要研究问题之一。情绪分类旨在对文本包含的情绪进行自动分类,该任务是情感分析的一项基本任务。然而,已有的研究都假设各情绪类别的样本数量平衡,这与实际情况并不相符合。该文的研究主要面向不平衡数据的情绪分类任务。具体而言,该文提出了一种基于多通道LSTM神经网络的方法来解决不平衡情绪分类问题。首先,该方法使用欠采样方法获取多组平衡训练语料;其次,使用每一组训练语料学习一个LSTM模型;最后,通过融合多个LSTM模型,获得最终分类结果。实验结果表明该方法明显优于传统的不平衡分类方法。