本发明公开了一种基于背景增强的LSTM‑CNN在线评论情感分类方法及系统，将预处理后的在线评论文本进行词转化得到在线评论文本的词向量表示，利用融合词性与位置信息的TF‑IDF算法提取新闻文本特征，使用卷积神经网络提取出评论文本的局部特征，将新闻文本特征提取通道所得的新闻文本特征与在线评论文本特征提取通道所得的评论文本特征拼接得到基于背景增强的评论文本特征向量，将评论文本作为语言背景，将其作为评论文本情感分析的特征，加入到情感分类模型中，提高了模型在不同背景下情感分析判断能力，使用TF‑IDF结合词性与位置信息进行新闻文本特征提取，融合特征向量然后进入全连接层分类训练得到新闻评论情感分类模型，能够提高新闻评论情感分类的准确率。