摘要：传统情感分析任务的目的是分析整个文本的情感极性,这是一种粗粒度的任务。近年来,随着技术的革新,情感分析任务也在不断细化,研究者们希望能获取关于文本中具体对象的情感极性。文中的研究任务是获取问答文本中关于产品属性的情感极性。针对问答文本的属性级情感分析问题,提出了一种基于注意力机制的方法。首先,将属性信息拼接到答案词向量上;其次,对答案文本和问题文本学习一个LSTM模型;然后,通过注意力机制获得问题文本和答案文本的相关性,并根据相关性的重要程度获取答案文本的整体特征;最后,通过分类器输出最终的整体特征结果。实验结果表明,所提方法优于传统的属性级情感分析方法。