在本文中，我们提出了一种用于句子级情感分类的联合分割和分类框架。 众所周知，短语信息对于情感分类至关重要。 但是，现有的情感分类算法通常将句子拆分为单词序列，这不能有效地处理短语和包含的单词之间的不一致的情感极性，例如{“不错”，“不好”}和{“很好交易”，“伟大”}。 我们通过开发用于句子级情感分类的联合框架来解决此问题。 它同时生成有用的细分，并根据细分结果预测句子级别的极性。 具体来说，我们开发了一个候选词生成模型来产生句子的分割候选词； 分割排名模型，用于对分割候选者在情感分类中的有用性