水产养殖的健康和可持续发展对国家经济和民生至关重要。借助自然语言处理技术,辅助水生动物医疗实现智能化诊断,将推动整个水产养殖行业的数字化转型和升级,促进其健康发展。在这一背景下,情感分析作为子任务为鱼病诊断提供全新机会。通过将情感数据与鱼病的知识相结合,构建一个综合性的鱼病诊断系统,能够提高诊断的准确性和实时性。目前的鱼病诊断系统主要基于专家系统,在依赖专家先验知识的同时,忽略大量情感数据。为解决这一问题,提出了基于情感特征的鱼病诊断模型。该模型结合文本中的情感方面和情感极性,为鱼病诊断提供辅助信息,从而提升鱼病诊断的准确性和效率,为水产养殖行业的发展贡献力量。本文的主要研究内容如下:（1）提出了一种基于Attention的特征交互模型,旨在解决实体识别和关系识别等任务忽略文本描述中带有情感倾向的语义信息的问题。该模型通过引入Attention机制建模方面和文本之间的关系。为应对这一过程中因文本特征和方面特征分布空间不同所带来的融合效果下降问题,设计一种对抗训练策略,以实现文本和方面特征的有效对齐。在水生动物疾病（Diseases of aquatic animals,DAA）数据集上进行实验。该数据集涉及7个方面,3种情感极性。实验结果显示,本模型在准确率和F1值分别达到87.07%和87.19%,取得了最好的效果。（2）提出了一种基于情感特征的鱼病诊断模型,旨在解决鱼病诊断过程中情感数据与知识应用不足的问题。利用在鱼病描述文本中提取的情感方面和情感极性特征,综合考虑文本的语义信息和情感特征之间的交互关系构建该模型。在经过筛选的鱼类疾病数据集上进行对比实验。实验结果显示,提出的基于情感特征的鱼病诊断模型在准确率和F1值方面分别达到了83.46%和83.67%,验证了方法的有效性,证明了情感数据在鱼病诊断中的重要作用。（3）本研究基于情感分析和鱼病诊断的原理,设计了一种利用情感知识和数据进行鱼病诊断的系统。该系统能够根据输入的文本信息、情感特征以及情感极性,准确地推断出鱼类可能患有的疾病。为了满足用户在各种不同情境下的使用需求,还添加了功能选择模块,使得用户可以轻松便捷地完成一整套基于情感数据和知识的鱼病诊断过程。