技术特征：
1.一种情感分类方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：根据修辞结构理论对待分类的文本进行解析，得到修辞结构解析树；获取所述修辞结构解析树中的每个结点的初始向量，所述结点包括：输入门、输出门、记忆细胞、隐藏状态以及忘记门；根据所述结点的输出门与记忆细胞的双曲线正切函数值进行点乘，得到所述结点的隐藏状态；根据所述结点的隐藏状态，通过分类器函数进行情感分类。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修辞结构解析树中每一层结点之间的关系包括：主从关系以及并列关系，其中，所述主从关系包括：核心结点以及外围结点。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述结点的输出门与记忆细胞的双曲线正切函数值进行点乘，得到所述结点的隐藏状态的计算公式为：ht＝ot⊙tanh(ct)，其中，t为结点，ht为结点t的隐藏状态，ot为结点t的输出门，ct为结点t的记忆细胞，tanh(ct)为结点t的记忆细胞的双曲线正切函数值。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述结点的输出门ot的计算公式为：其中，xn为孩子结点n的向量，为xn的权值，xs为孩子结点s的向量，Ws(o)为xs的权值，htn为核心结点的隐藏状态，为htn的权值，hts为外围结点的隐藏状态，为hts的权值，b(o)为偏置项；所述结点的记忆细胞ct的计算公式为：ct＝it⊙ut+ftn⊙ctn+fts⊙cts，其中，it为结点t的输入门，ut为状态候选值，ftn为核心结点的忘记门，ctn为核心结点的记忆细胞，fts为外围结点的忘记门，cts为外围结点的记忆细胞。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述结点的输入门it的计算公式为：其中，xn为孩子结点n的向量，为xn的权值，xs为孩子结点s的向量，Ws(i)为xs的权值，htn为核心结点的隐藏状态，为htn的权值，hts为外围结点的隐藏状态，为hts的权值，b(i)为偏置项；所述核心结点的忘记门ftn的计算公式为：其中，xn为孩子结点n的向量，为xn的权值，xs为孩子结点s的向量，Ws(f)为xs的权值，htn为核心结点的隐藏状态，为htn的权值，hts为外围结点的隐藏状态，为hts的权值，b(f)为偏置项；所述外围结点的忘记门fts的计算公式为：其中，xn为孩子结点n的向量，为xn的权值，xs为孩子结点s的向量，Ws(f)为xs的权值，htn为核心结点的隐藏状态，为htn的权值，hts为外围结点的隐藏状态，为hts的权值，b(f)为偏置项；所述状态候选值ut的计算公式为：其中，xn为孩子结点n的向量，为xn的权值，xs为孩子结点s的向量，Ws(u)为xs的权值，htn为核心结点的隐藏状态，为htn的权值，hts为外围结点的隐藏状态，为hts的权值，b(u)为偏置项。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过分类器函数进行情感分类的计算公式为：pθ(y|{x