تحليل سبب المشاعر، الذي يهدف إلى تحديد الأسباب الكامنة وراء المشاعر، يُعد موضوعًا رئيسيًا في تحليل المشاعر. على الرغم من اقتراح عدد من النماذج الشبكية العصبية مؤخرًا، إلا أن هذه النماذج السابقة ركزت في الغالب على بنية التعلم التي تعتمد على المعلومات النصية المحلية، متجاهلة بذلك سياق الخطاب والمعرفة المسبقة، التي تلعب أدوارًا حاسمة في فهم الإنسان للنصوص. في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة لاستخراج أسباب المشاعر باستخدام نموذج عصبي هرمي مع تقليلات قائمة على المعرفة، بهدف دمج معلومات السياق الخطابي وضبط المعاملات باستخدام قاموس المشاعر والمعرفة الشائعة. أظهرت النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة تحقق أداءً متقدمًا جدًا على مجموعتي بيانات عامتين بلغتين مختلفتين (الصينية والإنجليزية)، وتتفوق على عدد من النماذج التنافسية بفارق لا يقل عن 2.08% في معامل F.