اعتُبر الباحثون السابقون تحليل المشاعر كمهمة تصنيف وثيقة، حيث يتم تصنيف الوثائق المدخلة ضمن فئات مشاعر محددة مسبقًا. وعلى الرغم من وجود جمل في الوثيقة تقدم أدلة مهمة لتحليل المشاعر، وبعض الجمل التي لا تقدم مثل هذه الأدلة، إلا أنهم تعاملوا مع الوثيقة كـ "حقيبة من الجمل" (bag of sentences). بعبارة أخرى، لم يأخذوا بعين الاعتبار أهمية كل جملة ضمن الوثيقة. ولتحديد الانحياز (الاتجاه) للوثيقة بشكل فعّال، يجب معالجة كل جملة في الوثيقة بدرجات مختلفة من الأهمية. ولحل هذه المشكلة، نقترح نموذج تصنيف جمل على مستوى الوثيقة يستند إلى الشبكات العصبية العميقة، حيث تُحدد درجات الأهمية للجمل داخل الوثيقة تلقائيًا من خلال آليات التحكم (gate mechanisms). ولتأكيد فعالية نموذجنا الجديد لتحليل المشاعر، أجرينا تجارب باستخدام مجموعات بيانات مشاعر في أربع مجالات مختلفة، تشمل مراجعات الأفلام، ومراجعات الفنادق، ومراجعات المطاعم، ومراجعات الموسيقى. وفي التجارب، تفوق النموذج المقترح على النماذج السابقة التي تُعدّ من أحدث النماذج، والتي لا تأخذ بعين الاعتبار الفروق في الأهمية بين الجمل داخل الوثيقة. وتُظهر نتائج التجارب أن أهمية الجمل ينبغي أخذها بعين الاعتبار في مهام تصنيف المشاعر على مستوى الوثيقة.