摘要： 【目的/意义】为推动深度学习在网络舆情管理中的应用，提高突发灾害事件网络舆情情感识别效率。【方 法/过程】基于OCC模型建立了突发自然灾害网络舆情情感规则，并由word2vec构建文本向量作为长短期记忆网 络（Long-short term memory，LSTM）的初始输入，对其训练得到突发灾害事件网络舆情多情感识别模型。【结果/结 论】通过对比试验发现，OCC情感规则能够提升情感识别模型的正确率，基于LSTM和word2vec的突发灾害事件 网络舆情情感识别模型在情感识别效果上优于TF-IDF文本向量化方法以及基于卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）和传统的机器学习方式（Support vector machine，SVM）的分类算法结果。
