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针对大数据互联网短文本信息,比较几种深度循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)模型,提出了一种基于双向长短时记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BLSTM)的循环神经网络模型的互联网短文本情感要素抽取方法。实验结果表明,该方法不仅可以有效完成互联网短文本中情感要素抽取工作,而且明显提高了抽取准确率。