Dieses Papier beschreibt das von der ANA-Team für die SemEval-2019 Aufgabe 3: EmoContext eingesandte System. Wir schlagen ein neues Modell zur kontextuellen Emotionserkennung mit hierarchischen LSTMs (HRLCE) vor. Es klassifiziert die Emotion eines Äußerungsakts unter Berücksichtigung seines konversationellen Kontexts. Die Ergebnisse zeigen, dass unser HRCLE in dieser Aufgabe den aktuellen besten Textklassifikationsrahmen BERT übertrifft. Durch Kombination der von BERT und HRCLE erzeugten Ergebnisse erreichen wir einen Gesamtscore von 0,7709, was uns auf dem finalen Leaderboard des Wettbewerbs unter 165 Teams den 5. Platz sichert.