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主题情感混合模型（Reverse-JointSentiment／TopicModel；JointSentiment／TopicModel）能够有效地同时抽取文档的主题和情感信息，在情感分析领域受到广泛的关注，因为没有考虑整体分布与局部分布的关系，导致分类效果不佳且不稳定．本文同时考虑两个粒度上的情感／主题分布——文档级和局部，提出多粒度的主题情感混合模型（MG-R-JST；MG-JST）．MG-R-JST／MG-JST在文档级分布和局部分布的共同作用下生成单词的情感／主题；使用吉布斯采样进行模型推理，并给