Распознавание эмоций в тексте является одной из актуальных задач обработки естественного языка. В работе исследовано влияние морфологической формы глагола на качество эмоциональной классификации моделями-энкодерами и выявлены факторы, определяющие морфологическую чувствительность языковых моделей. Для эксперимента использованы три модели (ruBERT-tiny2, ruBERT-base, ruRoBERTa-large), дообученные на объединенном корпусе из четырех русскоязычных датасетов (22852 примера). Каждая модель классифицировала 5676 морфологических форм 473 глаголов из Russian Emotion Lexicon. В результате зафиксировано систематическое влияние морфологии: различия в качестве классификации между формами по метрике F1 достигают 20–25% для всех моделей. Для объяснения установленных закономерностей был проведен анализ характеристик обучающих данных. Показано, что частотность морфологических форм в корпусе частично коррелирует с качеством классификации, однако не является единственным определяющим фактором. При анализе распределения эмоций по морфологическим формам выявлено, что в обучающем корпусе императив преимущественно встречается в контекстах с эмоцией «Радость». Однако глаголы класса «Грусть» в форме повелительного наклонения систематически классифицируются энкодерами как «Злость». Это расхождение между характеристиками обучающих данных и результатами классификации указывает на то, что императив в сочетании с семантикой грусти интерпретируется моделями как выражение агрессии, что свидетельствует о взаимодействии грамматической формы с семантикой глагола при определении эмоционального класса.