تصنيف المشاعر على مستوى الجوانب يهدف إلى تمييز قطبية المشاعر حول واحدة أو أكثر من مصطلحات الجوانب في جملة. تتجاهل معظم النماذج الحالية المعتمدة في هذا المجال الارتباطات العاطفية بين الجوانب المختلفة، حيث تقوم بنمذجة هذه الجوانب بشكل مستقل داخل الجملة الواحدة. ومع ذلك، نجد أن المعلومات المتعلقة بهذه الارتباطات بين الجوانب المختلفة يمكن أن تجلب معلومات قيمة إضافية. في هذا البحث، نقترح نموذجًا جديدًا لتصنيف المشاعر على مستوى الجوانب يستند إلى شبكات التجميع الرسومية (GCN)، والذي يمكنه التقاط الارتباطات العاطفية بين عدة جوانب في جملة واحدة بشكل فعال. يقوم نموذجنا أولاً بتطبيق آلية الانتباه المزدوج مع الترميز الموضعي لنمذجة التمثيلات الخاصة بالجوانب بين كل جانب وكلمات السياق المحيطة به، ثم يستخدم شبكات التجميع الرسومية فوق آلية الانتباه لتقاط الارتباطات العاطفية بين الجوانب المختلفة داخل الجملة الواحدة. قمنا بتقييم النهج المقترح على مجموعات بيانات SemEval 2014. أظهرت التجارب أن نموذجنا يتفوق على أفضل الأساليب الحالية. كما أجرينا تجارب لتقييم فعالية وحدة شبكات التجميع الرسومية (GCN)، مما يشير إلى أن الارتباطات بين الجوانب المختلفة تكون مفيدة للغاية في تصنيف المشاعر على مستوى الجوانب.