En diálogos entre robots o computadoras y humanos, el análisis de la ruptura del diálogo es una herramienta importante para lograr mejores diálogos de chat. Los métodos convencionales de detección de rupturas de diálogo se centran en la variación semántica. Aunque estos métodos pueden detectar rupturas de diálogo basadas en lagunas semánticas, no siempre pueden detectar rupturas emocionales en los diálogos. En los sistemas de diálogo de chat, a veces se incluyen emociones en las expresiones del sistema al responder al interlocutor. En este estudio, detectamos emociones a partir de las expresiones, analizamos los cambios emocionales y los utilizamos como característica de la ruptura del diálogo. El método propuesto estima emociones por unidad de expresión y genera características calculando la similitud de las emociones de la expresión y las emociones que han aparecido en expresiones anteriores. Empleamos redes neuronales profundas utilizando vectores de representación distribuida de oraciones como característica. En una evaluación de los resultados experimentales, el método propuesto logró una tasa de detección de ruptura de diálogo más alta en comparación con el método que utiliza vectores de representación distribuida de oraciones.