随着Internet的迅速发展，电子音乐已普及到人们的工作生活当中。音乐中的情感语义是音乐的本质特征，但是，许多音乐却缺少这种情感语义。因此，添补音乐的情感信息已变得越来越重要，这也是计算机音乐研究领域中的一个挑战性难题。情感信息获取研究不仅具有重要的学术意义，而且还具有强大的商业价值。　　本文着手于网络上大量存在的音乐评论，以期从中获取音乐的情感语义。这涉及到三个方面的研究:　　1)音乐情感模型的建立。本文参考Hevner情感环建立了适合中国语言文化的音乐情感模型，该模型由8类组成，共计155个情感词。　　2)歌曲命名实体识别。歌曲名是音乐评论中的信息，也是最重要的实体。它的识别关系到歌曲情感信息获取的性能好坏。由于歌曲名缺少内部特征，统计方法在这里明显存在不足。因此，本文采用基于实例的规则定义方法，定义排除规则以排除其中的非歌曲名，来实现对歌曲名的识别。最后的准确率和召回率令人满意，分别为95.61％和87.13％。　　3)歌曲情感信息获取。在歌曲名识别的基础上，首先对歌曲名进行了指代消解，将歌曲名与情感描述句匹配，接着对情感句作了句式处理和剪枝操作，最后获取情感词的描述主体，并作了相应分类分析。另外，实验对指代消解、剪枝和句式分析分别作了性能评价。歌曲情感信息获取的最后结果准确率为75.86％，召回率为47.21％，结果很理想。