一种情绪识别方法，方法包括：通过人工智能的方式，获取文本数据的情绪倾向；包括：通过训练好的识别模型，对文本数据进行处理，确定第一识别结果；第一识别结果包括潜在的情绪倾向；潜在的情绪倾向包括正向结果、中性结果或负向结果中的任一种；在潜在的情绪倾向为负向结果的情况下，对第一识别结果进行纠偏，确定第二识别结果；第二识别结果包括确定的情绪倾向。本方法通过人工智能的方式来构建情绪识别模型，使用该预训练的情绪识别模型来生成初步的情感预测结果。接着，引入了情感词典辅助修正策略，旨在对模型预测进行精细校准，避免因数据分布偏斜可能导致的过度拟合现象，确保了情绪识别的准确性。