本发明公开了一种文本情绪分类模型建立方法及文本情绪分类方法，包括：对待分类文档进行分句操作，并分别获得每一个句子中所有单词的词向量；根据分句结果依次建立单词转化层、文档向量合成层以及输出层，从而完成文本情绪分类模型的建立；单词转化层包括M个树结构神经网络，与分句所得的M个句子一一对应，分别用于将句中单词的词向量转化为隐藏向量；文档向量合成层用于根据单词转化层转化所得的单词的隐藏向量得到待分类文档的文档向量；输出层用于将文档向量合成层得到的文档向量映射为情绪概率分布并归一化，从而得到待分类文档在每个情绪类别上的概率。本发明通过融合句法信息、主题信息和语义信息，有效提高了文本情绪分类的准确度。