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针对传统话题模型不能很好地获取文本情感信息并进行情感分类的问题，提出了情感LDA（latent Dirichlet allocation）模型，并通过对文本情感进行建模分析，提出了情感词耦合关系的LDA模型。该模型不但考虑了情感词的话题语境，而且考虑了词的情感耦合关系，并且通过引入情感变量对情感词的概率分布进行控制，采用隐马尔科夫模型对情感词耦合关系的转移进行建模分析。实验表明，该模型可以对情感词耦合关系和话题同时进行分析，不仅能有效地进行文本情感建模，而且提升了情感分类结果的准确度。