تصنيف المشاعر على مستوى الجوانب يهدف إلى تحديد قطب المشاعر لموضوع محدد في سياقه. وقد أدرك النهج السابق أهمية الأهداف في تصنيف المشاعر وطور طرقًا مختلفة بهدف نمذجة سياقاتها بدقة من خلال إنشاء تمثيلات خاصة بالأهداف. ومع ذلك، فإن هذه الدراسات غالبًا ما تتجاهل النمذجة المنفصل للأهداف. في هذا البحث، نؤكد أن الأهداف والسياقات تستحق المعاملة الخاصة ويجب تعلم تمثيلاتها الخاصة من خلال التعلم التفاعلي. ثم نقترح شبكات الانتباه التفاعلية (IAN) لتعلم الانتباه بشكل تفاعلي في السياقات والأهداف وإنشاء التمثيلات للأهداف والسياقات بشكل منفصل. بفضل هذا التصميم، يمكن للنموذج IAN أن يمثل الهدف وسياقه المرافق بشكل جيد، مما يساعد في تصنيف المشاعر. وقد أظهرت نتائج التجارب على مجموعات بيانات SemEval 2014 فعالية نموذجنا.