《表1 0 HCR数据集上的实验结果》

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《基于社交关系增强的短文本情感分析方法》

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在同一数据集下，使用不同的特征表示形式对短文本构建不同的特征矩阵，对比使用和不使用SMOTE处理训练集，实验结果如表10所示，其中，“Pres”代表特征词汇存在，“Freq”代表特征词汇出现的次数，参数α设置为2。另外选取2种经典的分类方法和SANT模型作为基准算法，LR为逻辑回归（Logistic Regression），是一种广泛使用的分类器[24]，LASSO是一种具有代表性的稀疏学习方法[24]。