从新浪微博平台获取相关突发事件的评论文本和相关信息，根据网民情感因素影响与特征构建风险指标体系，并选取重要程度与分类性能较好的末级指标作为特征属性，构建新的数据集作为模型的输入，构建LSTM-Transformer风险预警模型，对突发事件网民情感风险进行预测。实验结果表明，LSTM-Transformer融合模型在突发事件网民情感风险预测中效果明显优于对比模型。