التصنيف العاطفي الموجه نحو الهدف يهدف إلى تصنيف الأقطاب العاطفية للأهداف الرأي الفردية في جملة. يبدو أن الشبكات العصبية المتكررة (RNN) مع آلية الانتباه هي خيار مناسب لخصائص هذه المهمة، وهي بالفعل تحقق أداءً متميزًا على مستوى الحالة الحالية. بعد إعادة فحص عيوب آلية الانتباه والعقبات التي تحول دون قدرة الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) على أداء هذه المهمة بشكل جيد، نقترح نموذجًا جديدًا للتغلب على هذه القضايا. بدلاً من الانتباه، يستخدم نموذجنا طبقة CNN لاستخراج الخصائص البارزة من التمثيلات الكلامية المحولة التي تنبع من طبقة RNN ثنائية الاتجاه. بين الطبقتين، نقترح مكونًا لتوليد تمثيلات كلمات خاصة بالهدف في الجملة، بينما يتم دمج آلية للحفاظ على المعلومات السياقية الأصلية من طبقة RNN. تظهر التجارب أن نموذجنا يحقق أداءً متميزًا جديدًا على عدة مقاييس مرجعية.