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传统上，文本情感分析技术仅限于情感分类，即仅局限于简单的将评论分为正面或负面两类。而在实际中，有时更需要将评论进行分级，比如把商品划分为“好”、“中”、“差”、“极差”等若干个级别，以便更准确表达评论者的情感；现有的情感分类方法无法解决评论分级问题。为此，提出了基于潜在语义索引的评论文本情感序列回归方法，首先采用潜在语义索引对评论文本进行特征变换，并在此基础上采用核判别学习序列回归方法进行序列回归，实现对评论文本的情感分级。通过在Movie Reviews数据库的实验，验证了提出方法的有效性。