Ett problem med övervakade metoder för textklassificering är att de ofta kräver högkvalitativa utbildningsdata för att konstruera en korrekt klassificering. Tyvärr, i många verkliga tillämpningar är träningsseten extremt små och nuvarande obalanserade klassfördelningar. För att ta itu med dessa problem föreslås i detta dokument ett nytt tillvägagångssätt för textklassificering som kombinerar undersampling med en halvövervakad inlärningsmetod. I synnerhet är den föreslagna semi-övervakade metoden speciellt lämpad för att arbeta med mycket få träningsexempel och tar hänsyn till automatisk extraktion av otaggade data från webben. Experimentella resultat på en delmängd av Reuters-21578-textsamlingen tyder på att det föreslagna tillvägagångssättet kan vara en praktisk lösning för att hantera klassobalansproblemet, eftersom det gör det möjligt att uppnå mycket goda resultat med hjälp av mycket små utbildningsset.
REF tar upp problemet med klasen skevhet i textklassificeringen.
Taking advantage of the Web for text classification with imbalanced classes
{'venue': 'In Proceedings of MICAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}