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针对情感分析需要标注大量高质量的训练集来提高模型的准确率,以及卷积神经网络无法充分利用句子中特有的情感信息,提出了一种基于多通道半监督卷积神经网络的情感分析模型。该模型通过重构卷积神经网络的损失函数以及不改变网络的结构来实现模型的半监督学习。同时,模型针对情感分析任务中特有的情感信息来构建文本输入矩阵以及将句子不同特征信息结合形成不同的网络输入通道,使模型在训练过程中从多方面的特征表示来学习输入句子的情感信息。并在COAE2014和IMDB数据集上进行试验,验证了所提出方法的有效性。