针对微博评论数据的分布不平衡特点在传统机器学习方法决策树的基础上,提出一种新的解决方法,使用集成学习RGF算法对数据进行迭代训练,进而调整训练样本的权重,获得最优的结果。实验结果表明在不同语料库数据集下,本方法较其他模型在准确率、召回率和F1值上都取得了良好的表现,验证了本方法在微博非平衡短文本数据集中进行情感分析的有效性。
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