本发明公开了一种基于深度核映射网络的非对齐时序多模态情感分析的方法，包括如下步骤：1）利用深度核映射网络提取多模态数据的时序特征；2）利用DK‑Transformer模型进行多模态数据的细粒度语义对齐；3）利用双向门控循环单元融合多模态特征；4）将处理后的多模态特征输入情感分类器中，得到情感分类结果，深度核映射网络可以紧凑表示输入数据的动态特征和长程远距的时序关系，能够有效解决非对齐时序多模态情感分析问题中尚存的问题，提升了非对齐时序多模态情感分类的性能，可直接对新的多模态数据进行情感分类，有效地解决了这类问题中模态时序特征缺失、模型计算复杂的问题，提高了非对齐时序多模态情感分析的性能。