方面级情感分析旨在识别给定句子中每个特定方面词的情感极性。产业界与学术界均已认识到方面词与句子之间的关系至关重要，并尝试通过设计一系列注意力模型来建模这种关系。然而，现有大多数方法往往忽视了一个关键事实：位置信息对于准确识别方面词的情感极性同样至关重要。当一个方面词出现在句子中时，其邻近词语应比距离较远的词语获得更高的关注权重。为此，本文提出一种基于双向门控循环单元（Bidirectional GRU）的位置感知双向注意力网络（Position-aware Bidirectional Attention Network, PBAN）。该模型不仅充分考虑了方面词的位置信息，还通过双向注意力机制实现了方面词与句子之间的相互关系建模。在SemEval 2014数据集上的实验结果表明，所提出的PBAN模型具有良好的有效性。