本論文では、ANAチームがSemEval-2019タスク3: EmoContextに提出したシステムについて説明します。我々は、コンテクスト感情検出のための新しい階層的LSTM（Hierarchical LSTMs for Contextual Emotion Detection: HRCLE）モデルを提案しています。このモデルは、会話のコンテクストを考慮して発話の感情を分類します。結果は、本タスクにおいて我々のHRCLEが最新の最先端テキスト分類フレームワークであるBERTを上回ることを示しています。さらに、BERTとHRCLEによって生成された結果を組み合わせることで、全体的なスコア0.7709を達成し、165チーム中5位という順位を競争の最終リーダーボードで獲得しました。