تصنيف المشاعر على مستوى المستند هو مشكلة أساسية تهدف إلى توقع المشاعر العامة لمستخدم حول منتج ضمن مستند معين. تم اقتراح عدة طرق للتعامل مع هذه المشكلة، لكن معظمها لا يأخذ بعين الاعتبار تأثير المستخدمين الذين يعبرون عن المشاعر، والمنتجات التي يتم تقييمها. ولحل هذه المشكلة، نقترح شبكة ذاكرة عميقة لتصنيف المشاعر على مستوى المستند، التي تتمكن من التقاط معلومات المستخدم والمنتج في نفس الوقت. ولإثبات فعالية الخوارزمية، أجرينا تجارب على مجموعتي بيانات IMDB وYelp، وأظهرت النتائج أن نموذجنا يمكنه تحقيق أداء أفضل مقارنةً بعدة طرق موجودة حاليًا.