В задачах классификации текстов часто возникает ситуация, когда количество представителей одного или нескольких классов не позволяет обучить модель на распознавание данного класса. В докладе будет представлен обзор таких способов решения проблемы миноритарных классов, как SMOTE, ADASYN, OneVsRest, OneVsOne, генерация примеров с помощью цепей Маркова и др., а также их адаптация для задач классификации текстов.