يتم التركيز في هذه الدراسة على تحليل المشاعر القائمة على الجوانب على مستوى الجملة بالنسبة لمراجعات المطاعم. وتم اقتراح خوارزمية تحليل مشاعر مكونة من مرحلتين. في هذه الطريقة، تُستخدم أولاً أُسْمَةً مجالية مُتَعَلِّمَةً للتنبؤ بالمشاعر، وفي حالة التأكد كخوارزمية احتياطية، تُستخدم شبكة عصبية تمتلك آلية انتباه دوارة (LCR-Rot). بالإضافة إلى ذلك، تم إضافة ميزتين إلى الخوارزمية الاحتياطية. التمديد الأول يُغيّر الترتيب الذي تعمل به آلية الانتباه الدوارة (LCR-Rot-inv). أما التمديد الثاني، فيقوم بتشغيل آلية الانتباه الدوارة عبر عدة تكرارات (LCR-Rot-hop). وباستخدام بيانات SemEval-2015 وSemEval-2016، نستنتج أن الطريقة المكونة من مرحلتين تتفوق على الطرق الأساسية، وإن كان بفارق نسبي صغير. علاوة على ذلك، نلاحظ أن الطريقة التي تُجرى فيها تكرارات متعددة عبر آلية الانتباه الدوارة تحقق أفضل أداء.