تصنيف المشاعر على مستوى الجهة يهدف إلى تحديد اتجاه المشاعر في جملة مراجعة بالنسبة لهدف رأي معين. قد تحتوي جملة على عدة أزواج من المشاعر والهدف؛ وبالتالي فإن التحدي الرئيسي في هذه المهمة يتمثل في فصل السياقات المختلفة للآراء بالنسبة إلى أهداف متعددة. وبهدف تحقيق ذلك، لعبت آلية الانتباه دورًا مهمًا في النماذج العصبية الرائدة في السابق. حيث تُمكن هذه الآلية من التقاط أهمية كل كلمة في السياق بالنسبة إلى الهدف من خلال نمذجة ارتباطاتها الدلالية. ونستند إلى هذا الاتجاه في البحث ونُقدّم طريقتين جديدتين لتحسين فعالية آلية الانتباه. أولاً، نقترح طريقة لتمثيل الهدف تُحسّن من قدرة التقاط المعنى الدلالي لهدف الرأي. ثانيًا، نُقدّم نموذج انتباه يدمج المعلومات النحوية داخل آلية الانتباه. وقد أجرينا تجارب على نماذج LSTM (ذاكرة طويلة قصيرة المدى) القائمة على الانتباه باستخدام مجموعات البيانات من مسابقة SemEval 2014 و2015 و2016. وأظهرت النتائج التجريبية أن النموذج التقليدي القائم على الانتباه في LSTM يمكن تحسينه بشكل ملحوظ من خلال دمج الطريقتين المذكورتين.