如何在词嵌入层之前应用 SMOTE 技术（过采样）答案

【问题标题】：How to apply SMOTE technique (oversampling) before word embedding layer如何在词嵌入层之前应用 SMOTE 技术（过采样）
【发布时间】：2019-04-22 09:06:26
【问题描述】：

如何在 LSTM 中的词嵌入层之前应用 SMOTE 算法。

我有一个文本二进制分类问题（Good(9500) 或 Bad(500) 审查，总共有 10000 个训练样本，它是不平衡的训练样本），意思是当我使用 LSTM 和预训练的词嵌入时（100每个单词的维度空间）也是如此，因此每个训练输入都有一个单词的 id（当文本描述少于 50 个单词时，总共有 50 个 id，填充为零，当描述超过 50 个字符时修剪为 50）字典。

以下是我的一般流程，

输入 - 1000（批量）X 50（序列长度）
词嵌入 - 200（唯一词汇词）X 100（词表示）
词嵌入层之后（LSTM 的新输入） - 1000（批量）X 50（序列）X 100（特征）
LSTM 1000（批量）X 100（单位）的最终状态
应用最终层 1000(batch) X 100 X [100(units) X 2 (output class)]

我只想在 SMOTE 的帮助下为差评生成更多数据

【问题讨论】：

标签： python-3.x tensorflow deep-learning oversampling

【解决方案1】：

我遇到了同样的问题。在 stackexchange 上找到了这篇文章，它建议调整类分布的权重而不是过采样。显然这是 LSTM / RNN 中处理类不平衡的标准方法。

https://stats.stackexchange.com/questions/342170/how-to-train-an-lstm-when-the-sequence-has-imbalanced-classes

【讨论】：