本发明公开一种基于多核双层卷积神经网络的中文文本情绪分类方法，包括：获取中文文本数据集，并对所述中文文本数据集进行预处理；分别通过若干种不同的特征提取方法对预处理后的所述中文文本数据集进行特征提取，得到若干种不同的词向量矩阵；基于多核双层卷积神经网络构建中文文本情绪分类器，并将提取的若干种不同的词向量矩阵输入至所述中文文本情绪分类器，完成对所述中文文本情绪分类器的训练；训练好的所述中文文本情绪分类器用于对中文文本进行情绪分类。本发明能够保留中文文本的显著特征，降低特征维度，避免了特征提取过于抽象及信息丢失的问题，解决了提取特征信息不足的情况，实现了对中文文本情绪的快速准确分类。