1.一种情感分类方法，其特征在于，包括：在预设的文本集合中获取待分类的文本信息；

根据所述文本信息的个体情感语义对所述文本信息计算第一情感值；

根据所述文本信息的整体情感倾向对所述文本信息计算第二情感值；

结合所述第一情感值与所述第二情感值对所述文本信息计算第三情感值；

按照所述第三情感值确定所述文本信息归属的情感。

2.根据权利要求1所述的情感分类方法，其特征在于，所述根据所述文本信息的个体情感语义对所述文本信息计算第一情感值，包括：从所述文本信息中提取原始词；

识别可表达情感的原始词，作为情感词；

基于所述情感词对所述文本信息计算第一情感值，其中，所述情感词的数量与所述第一情感值正相关。

3.根据权利要求2所述的情感分类方法，其特征在于，所述识别可表达情感的原始词，作为情感词，包括：将所述原始词与情感词列表中的参考词进行匹配，所述参考词已标记所表达的情感，所述情感包括积极情感和消极情感；

当所述原始词与所述参考词匹配成功时，将所述原始词设置为情感词、并标记所述参考词所表达的情感。

4.根据权利要求2所述的情感分类方法，其特征在于，所述基于所述情感词对所述文本信息计算第一情感值，包括：计算所述原始词的第四情感值；

统计所述情感词的数量；

基于所述数量计算第五情感值；

结合所述第四情感值与所述第五情感值计算所述文本信息的第一情感值，其中，所述第四情感值与所述第一情感值正相关，所述第五情感值与所述第一情感值正相关。

5.根据权利要求4所述的情感分类方法，其特征在于，通过如下公式计算第一情感值：其中，所述文本集合中具有N个文本信息，Si为所述文本集合中第i个文本信息，m为第i个文本信息中所述原始词的数量，wj为第i个文本信息中第j个所述原始词，s(wj)为wj的第四情感值，λ为调整系数， 为第i个文本信息中的第五情感值；

若wj为表达积极情感的情感词，则s(wj)＝1，若wj为表达消极情感的情感词或并非情感词，则s(wj)＝0；

的值与第i个文本信息中的所述情感词的数量相等。

6.根据权利要求1-5任一项所述的情感分类方法，其特征在于，所述根据所述文本信息的整体情感倾向对所述文本信息计算第二情感值，包括：查找整体情感倾向模型，其中，所述整体情感倾向模型采用已标记情感的训练文本训练生成，所述情感包括积极情感和消极情感；

将所述文本信息输入所述整体情感倾向模型中进行处理，以生成表达整体情感倾向的第二情感值。

7.根据权利要求6所述的情感分类方法，其特征在于，还包括：采用已标记情感的训练文本训练整体情感倾向模型；

从所述训练文本中提取训练词；

对所述训练词标记所表达的情感，所述情感包括积极情感和消极情感；

将已标记情感的所述训练词作为参考词、更新至情感词列表中。

8.根据权利要求1-5任一项所述的情感分类方法，其特征在于，所述结合所述第一情感值与所述第二情感值对所述文本信息计算第三情感值，包括：对所述第一情感值配置第一权重，获得第一评分值；

对所述第二情感值配置第二权重，获得第二评分值；

计算所述第一评分值与所述第二评分值之和，作为所述文本信息的第三情感值。

9.根据权利要求1-5任一项所述的情感分类方法，其特征在于，所述按照所述第三情感值确定所述文本信息归属的情感，包括：判断所述第三情感值是否大于预设的阈值；

若是，则将所述文本信息归属的情感标记为积极情感；

若否，则将所述文本信息归属的情感标记为消极情感。

10.一种情感分类装置，其特征在于，包括：文本信息获取模块，用于在预设的文本集合中获取待分类的文本信息；

第一情感值计算模块，用于根据所述文本信息的个体情感语义对所述文本信息计算第一情感值；

第二情感值计算模块，用于根据所述文本信息的整体情感倾向对所述文本信息计算第二情感值；

第三情感值计算模块，用于结合所述第一情感值与所述第二情感值对所述文本信息计算第三情感值；

情感确定模块，用于按照所述第三情感值确定所述文本信息归属的情感。

11.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的情感分类方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的情感分类方法。