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情感分类是目前自然语言处理领域的一个热点研究问题。该文关注情感分类中的半监督学习方法（即基于少量标注样本和大量未标注样本进行学习的方式）,提出了一种新的基于动态随机特征子空间的半监督学习方法。首先,动态生成多个随机特征子空间;然后,基于协同训练（Co-training）在每个特征子空间中挑选置信度高的未标注样本;最后使用这些挑选出的样本更新训练模型。实验结果表明我们的方法明显优于传统的静态产生方式及其他现有的半监督方法。此外该文还探索了特征子空间的划分数目问题。