Twitterの感情分析は、ツイートの極性を予測することに焦点を当てることが多く、特に深層学習（Deep Learning, DL）の発展に伴い、近年ますます注目を集めています。本論文では、新たな課題として、特定のツイートに対する（一次）リプライにおける主要な感情を予測するタスクを提案します。そのため、RETWEETという大規模なデータセットを作成しました。このデータセットには、手動で感情ラベルが付与されたツイートとリプライが含まれています。強力なベースラインとして、二段階のDLベースの手法を提案します。第一段階では、標準的な感情分類器をツイートのリプライに適用し、各元のツイートに対してその予測結果を集約することで、自動的にラベル付けされた訓練データを作成します。当方針は、分類器が個々に行う誤りが集約ステップで相殺される可能性が高いと考えているためです。第二段階では、自動的にラベル付けされたデータを使用してニューラルネットワークを監督学習させ、元のツイートからリプライの感情を予測します。得られた分類器は新しいRETWEETデータセット上で評価され、特に手動でラベル付けされたデータなしで訓練されたことを考慮すると有望な結果を示しています。本データセットおよびベースライン実装は公開されています。