| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 1.绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第7-9页 |
| 1.3 不平衡分类问题国内外研究成果 | 第9-12页 |
| 1.3.1 数据采样的方法 | 第9-11页 |
| 1.3.2 算法层次的方法 | 第11-12页 |
| 1.4 算法设计路线以及思路 | 第12-13页 |
| 1.5 本文创新之处 | 第13-14页 |
| 2.不平衡情感文本的处理以及评价方式 | 第14-19页 |
| 2.1 常见情感文本 | 第14-15页 |
| 2.2 情感文本分类 | 第15-16页 |
| 2.2.1 情感极性信息 | 第15-16页 |
| 2.2.2 多类别情感信息 | 第16页 |
| 2.3 不平衡数据的处理方式 | 第16-17页 |
| 2.3.1 数据采样 | 第16-17页 |
| 2.3.2 集成学习 | 第17页 |
| 2.4 分类评价 | 第17-19页 |
| 3.基于FastText算法的改进策略 | 第19-22页 |
| 3.1 原始FastText算法 | 第19-20页 |
| 3.2 基于平衡数据的FastText算法 | 第20-21页 |
| 3.3 基于等比例Bootstrap的FastText算法 | 第21页 |
| 3.4 基于不等比例Bootstrap的FastText算法 | 第21-22页 |
| 4.实证分析 | 第22-35页 |
| 4.1 数据说明 | 第22-25页 |
| 4.2 数据的预处理 | 第25-26页 |
| 4.2.1 异常数据的处理 | 第25页 |
| 4.2.2 分词 | 第25-26页 |
| 4.2.3 停用词 | 第26页 |
| 4.2.4 提取表情以及主题 | 第26页 |
| 4.3 模型设计 | 第26-28页 |
| 4.4 参数调优 | 第28-30页 |
| 4.4.1 分类器数量 | 第28-29页 |
| 4.4.2 Bootstrap不等比例欠采样的比例波动 | 第29-30页 |
| 4.5 模型结果 | 第30-35页 |
| 4.5.1 原始FastText算法结果 | 第30-31页 |
| 4.5.2 基于平衡数据的FastText算法结果 | 第31-32页 |
| 4.5.3 基于等比例Bootstrap的FastText算法结果 | 第32-33页 |
| 4.5.4 基于不等比例Bootstrap的FastText算法结果 | 第33-35页 |
| 5.结论和改进 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-38页 |
| 附录 | 第38-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
