摘要：传统文本情感分析,通常从文本(可以是文档、段落或句子)整体出发,只能给出一整句话的情感值,无法准确表达用户对不同目标(情感附着物)的情感倾向.因此,本文以深度学习算法为基础进行细粒度情感分析研究.通过分析注意力编码网络的结构和算法原理,提出相应的情感分析框架,以及文本预处理和文本表示方法.该模型在公开数据集SemEval 2014上进行了实验,结果显示基于注意力编码网络的情感分析模型可以获得更高的准确率.

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