本发明涉及一种网络舆情的情感极性分析方法和装置。社交媒体情感极性广泛应用于网络舆情监控系统中，但在实际应用中，由于无舆情价值的信息干扰，传统方法存在识别准确率低的问题。本发明通过预先对社交媒体文本进行处理，过滤掉不被公众关注的文本。再通过三种不同预先训练后的模型，提取情感特征值，然后通过一个预先训练后的线性分类器，最终预测文本所属情感类别。在实际运用中，由于能有效过滤无舆情价值信息，并从三个层次抽取文本情感特征，使得本发明在网络舆情情感极性层面上和单个文本情感极性识别精度层面上均有提升。