يهدف تصنيف المشاعر المستهدف إلى تحديد ميل المشاعر نحو أهداف محددة. استخدمت معظم الطرق السابقة نماذج السياق والكلمات المستهدفة باستخدام الشبكات العصبية المتكررة (RNN) والانتباه (attention). ومع ذلك، فإن الشبكات العصبية المتكررة صعبة التوازي، وتقليم الانتشار العكسي عبر الزمن يجلب صعوبة في تذكر الأنماط طويلة المدى. لحل هذه المشكلة، تقترح هذه الورقة شبكة كودير انتباهية (Attentional Encoder Network - AEN) التي تتجنب التكرار وتستخدم كودرات قائمة على الانتباه لنمذجة العلاقة بين السياق والهدف. نثير مشكلة عدم موثوقية التسميات ونقدم تنظيم تمهيد التسميات (label smoothing regularization). كما نطبق BERT المدرب مسبقًا على هذه المهمة ونحصل على نتائج جديدة رائدة في مجالها (state-of-the-art). تثبت التجارب والتحليل فعالية وخفّة وزن نموذجنا.