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利用 AWS SageMaker BlazingText 对不均衡文本进行多分类

本文使用了 SageMaker BlazingText 实现了文本多分类。在样本不均衡问题上,使用了回译和 EDA 两个方法对少类别样本进行了过采样处理,其中回译方法调用了 AWS Translate 服务进行了翻译再翻译,而 EDA 方法主要使用同义词替换、随机插入、随机交换、随机删除对文本数据进行处理。 本文也使用了AWS SageMaker 的自动超参数优化来为 BlazingText 的文本分类算法找到最优超参数。

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