文本情感分析技术采用计算机来自动分析带有情感色彩的、主观性文本所表达的观点、态度等情感信息。文本情感分析已经被广泛应用于垃圾信息过滤、产品评价、舆情分析等领域。汉语中词语在不同语境中其倾向性有差异，而传统的情感倾向性分析都忽略了语境对情感倾向性的影响。针对上述问题，论文采用模板匹配的方法来判断词语所在语境的倾向性，进而在词语倾向性分析的基础上对文本进行倾向性分析。其目的是为了判断词语在具体语境中的倾向性，提高文本倾向性分析的准确率。本文的主要工作如下：（1）词语相似度计算：分析基于知网的词语相似度计算中存在的问题，改进了词语相似度计算的方法，使词语相似度计算更加合理准确，为词语倾向性分析研究奠定了基础。（2）情感词汇本体构建：根据知网及语义词典构建情感词汇本体，根据情感词汇本体过滤出有情感倾向性的语料，为文本倾向性分析实验提供了高质量的语料。（3）文本倾向性分析：首先，针对一些词语在不同语境中情感倾向性的不同，把具有情感倾向性的词语分为两类：单一词和二义词。单一词根据与基准词的紧密程度判断其倾向性。二义词先根据模板匹配的方法判断在语境中的倾向性，再计算倾向强度。然后，根据副词和反问句对倾向性影响的不同对文本进行不同的处理，在词语倾向性分析的基础上对文本进行倾向性分析。最后，通过对网络评论进行倾向性分析的实验证明本方法具有较高的准确率。（4）文本倾向性分析应用：将基于模板匹配的文本情感倾向性分析应用到考试系统的作文情感分析中。通过对学生作文的倾向性分析，使教师能方便及时的了解学生的情感倾向，对于教师了解学生的心理状况有指导作用。该功能的实现是对文本倾向性分析应用领域的新尝试，也展示了将模板匹配的方法应用到作文情感倾向性分析中的可行性。