1.一种基于加窗词向量特征的短文本情感分析方法，其特征在于，包括步骤：S1、词向量训练：对大规模语料进行预处理，再对预处理后的大语料进行词向量训练，得到一定维度的词向量；

S2、特征提取：对待分析文本进行预处理，选择文本情感分类中的若干特征，对特征进行筛选，选出最具有区分能力的特征；

S3、词向量转换：将步骤S2得到的数据转换为由步骤S1中的词向量所组成的文本向量；

S4、加窗操作：对文本向量中的词向量进行加窗操作，形成新的组合维度；

S5、独立分类器建模：对步骤S4中加窗后的词向量进行建模训练，得出各自的识别率；

S6、分类器加权融合：使用网格搜索方法寻找最优的权重组合，将权重与对应的分类器判定概率相乘求和，得到最终分析结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于加窗词向量特征的短文本情感分析方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：词向量训练：对大规模语料进行预处理，采用Word2Vec工具对预处理后的大语料进行词向量训练得到一定维度的词向量。

3.根据权利要求1所述的一种基于加窗词向量特征的短文本情感分析方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：特征提取：对待分析文本进行预处理，先选择文本情感分类中的一元词特征、句法特征和基于词典的特征，再对特征进行筛选，选出最具有区分能力的特征。

4.根据权利要求1或3所述的一种基于加窗词向量特征的短文本情感分析方法，其特征在于，所述步骤S2中的对特征进行筛选所采用的方法为IG、MI方法。

5.根据权利要求1所述的一种基于加窗词向量特征的短文本情感分析方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：加窗操作：对文本向量中的词向量进行加窗操作，形成新的组合维度，其中窗长从2到

7。