El análisis de sentimientos en las redes sociales en línea ha atraído un interés significativo recientemente. Se han realizado muchos estudios, pero la mayoría de los métodos existentes se centran solo en el contenido textual o solo en el contenido visual. En este artículo, utilizamos modelos de aprendizaje profundo en una red neuronal convolucional (CNN) para analizar el sentimiento en microblogs chinos a partir de contenido textual y visual. Primero entrenamos una CNN sobre vectores de palabras pre-entrenados para el análisis de sentimientos textuales y empleamos una red neuronal convolucional profunda (DNN) con eliminación generalizada para el análisis de sentimientos visuales. Luego evaluamos nuestro marco de predicción de sentimientos en un conjunto de datos recopilado de una famosa red social china (Sina Weibo) que incluye texto e imágenes relacionadas y demostramos resultados de vanguardia en esta referencia de análisis de sentimientos chinos.