随着互联网的发展，短文本在互联网上已随处可见。典型场景有以英文为主的Twitter （推特）和以中文为主的微博。Twitter和微博这一类社交媒体，是基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台。用户可以通过web、智能移动终端等各种方式访问Twitter或者微博，以最多包含140字符或汉字的短文本来发布自己的内容。移动互联网时代，越来越多的人时刻都在互联网上发表自己的观点看法，记录生活点滴。因为社交媒体包含大量用户自由发表的观点和情感，而且数据开放，所以吸引了一大批各领域学者。社交媒体中短文本的情感分析就是一个主要课题。简单来说，情感分析就是分析文本中作者对特定主题的情感偏好和观点意见，用于决策支持以及舆情分析。本文根据社交媒体短文本的特点，提出中英文短文本的情感分析方法。相比成本较高的人工标注数据，本文尝试使用大量的非人工的噪音标注数据来训练模型。相对大多数主题无关的情感分析的研究，本文在基于噪声标注数据的场景下，提出使用依存句法分析来提取主题相关的特征，进行主题相关的情感分析。