本发明公开了一种基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法，本发明针对目前研究难点和不足，提出了基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法。首先结合知网和改进的基于字频的极性值计算方法对词典中每个情感词进行极性值计算，建立带有情感极性值的词典；然后通过对评论文本子句中否定词及其出现个数进行检测，对否定词界定范围内的情感特征词进行反义变换处理，有效的解决了情感文本中极性反转的问题；最后将特征项的情感极性值和其在类中的频率特点两个因素融入到卡方特征选择模型(CHI)中，基本上修正了卡方模型的缺陷，使得改进后的模型具有更好的情感特征选择性能，能够有效的提高文本情感分类效果。