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Synthetic Minority Oversampling Technique（SMOTE）は、データセットの不均衡問題で使用されるオーバーサンプリング技術です。これまでのところ、これを一般的な構造化データに適用する方法について考えています。しかし、テキスト分類問題にそれを適用することは可能ですか？データのどの部分をオーバーサンプリングする必要がありますか？それについてはすでに別の質問がありますが、答えはありません。どこから始めればよいでしょうか？

13 unbalanced-classes  text  smote