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基于不平衡数据的情感分类方法研究的中期报告
一、研究背景及意义
随着社交网络、在线评论和评价等数据源的增多，情感分类作为一项关键的自然语言处理任务，已受到广泛关注。情感分类可以分为二分类和多分类，通常采用监督学习方法进行建模。但是，现实场景中的情感分类数据往往存在类别不平衡问题，例如在产品评价数据中，用户通常更愿意发表负面评价，导致负面类别的样本数量远远超过正面类别，此时传统的分类方法会出现严重的偏差问题，使得预测模型的准确性和可靠性大大降低。
因此，研究基于不平衡数据的情感分类方法，对于提高情感分类模型的准确性和可靠性具有很大价值和意义。
二、研究内容和方案
1.数据集介绍
本研究将采用公开数据集IMDBmoviereviewsdataset作为情感分类的数据集，其中包含25000条电影评论数据，正面评论和负面评论各占一半，分类问题转换为二分类问题，即正面与负面。
2.研究方法
针对数据集中的不平衡问题，我们将探索以下方法：
（1）基于过采样和欠采样的方法：在训练集中对负面评论进行过采样，或对正面评论进行欠采样，以使得正负样本数量相对均衡。
（2）基于集成学习的方法：将多个不同的分类器集成起来，通过投票或加权投票等方法决策预测结果。
（3）基于代价敏感学习的方法：为不同类别分配不同的分类代价，使得模型更加关注数量较少的类别。
3.研究目标
本研究的主要目标是探索基于不平衡数据的情感分类方法，并对比不同方法的效果，从而找到最优的解决方案。同时，将研究结果应用于实际情感分类任务，进一步验证模型效果。
三、研究进展
本研究目前已完成以下工作：
1.数据集采集：使用Python编程语言从网络上获取IMDBmoviereviewsdataset数据集。
2.数据预处理：对数据集进行清洗和预处理，包括去除HTML标签、停用词和数字等无用信息，并将文本数据转换为词袋模型，进行特征提取。
3.模型设计：使用逻辑回归模型作为基础模型，对不同的方法进行探索，包括过采样、欠采样、集成学习和代价敏感学习等方法。
目前，我们已初步完成模型训练和测试，并对不同方法的效果进行了对比。下一步，我们将进一步优化模型，并进行更加详细的实验结果分析和研究讨论。