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针对语义情感知识的文本情感分析的局限性，本文提出情感项区分极性可信度的文本情感分类方法。首先，基于核心谓词结构提取修饰主题的情感项。接着，利用改进的互信息方法计算情感项可信度，选取其中可信度前N的情感项。然后，利用改进的词频-逆向文件频率（TF-IDF）算法标记前N个情感项的正或负倾向符号。最后，基于基因表达式编程分类技术和谭松波博士提供的语料集，利用训练集训练分类模型，并使用测试集检验分类精度，实验结果表明本文提出的方法具有良好的效果。