数据层面：
过抽样
- 直接复制，即不断复制类别样本数少的类别样本。
- 插值法：通过对样本归一化，采样，求得样本分布，极值，均值等，然后根据样本分布，极值，均值来生成新样本来扩充样本数目。
欠抽样:
- 直接删除,随机减少多数类样本的数量。
算法层面：
- Weighted loss function，一个处理非平衡数据常用的方法就是设置损失函数的权重，使得少数类判别错误的损失大于多数类判别错误的损失。在python的sk-learn中我们可以使用class_weight参数来设置权重，提高少数类权重，例如设置为多数类的10倍
采用文本生成的方式，解决文本样本不均衡的问题。
本文首先分析样本数少的类别，通过文本句法依赖分析，文本词性标记分析词的相关属性，然后采用同义词替换的方式生成新的文本。