基于神经语言模型的词向量表示技术能够从大规模的未标注文本数据集中自动学习词语的有效特征表 示，已经在许多自然语言处理任务及研究中取得重要进展．微博中的表情符号是微博情感分析最重要的特征之一， 已有大量的研究工作在探索有效地利用表情符号来提升微博情感分类效果．借助词向量表示技术，为常用表情符 号构建情感空间的特征表示矩阵ＲＥ；基于向量的语义合成计算原理，通过矩阵ＲＥ 与词向量的乘积运算完成词义 到情感空间的映射；接着输入到一个ＭＣＮＮ（Ｍｕｌｔｉ－ｃｈａｎｎｅｌ　Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ　Ｎｅｕｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）模型，学习一个微博的情 感分类器．整个模型称为ＥＭＣＮＮ（Ｅｍｏｔｉｏｎ－ｓｅｍａｎｔｉｃｓ　ｅｎｈａｎｃｅｄ　ＭＣＮＮ），将基于表情符号的情感空间映射与深度 学习模型ＭＣＮＮ结合，有效增强了ＭＣＮＮ捕捉情感语义的能力．ＥＭＣＮＮ模型在ＮＬＰＣＣ微博情感评测数据集上 的多个情感分类实验中取得最佳分类性能，并在所有性能指标上超过目前已知文献中的最好分类效果．在取得以 上分类性能提升的同时，ＥＭＣＮＮ相对ＭＣＮＮ的训练耗时在主客观分类时减少了３６．１５％，在情感７分类时减少 了３３．８２％．