目的指向型感情分類は、文章内の個々の意見対象に対する感情極性を分類することを目指しています。注意機構を用いたRNNは、このタスクの特性に適しており、実際には最先端の性能を達成しています。しかし、注意機構の欠点とCNNがこの分類タスクで良好な性能を発揮する妨げとなる障壁を見直した結果、これらの問題を克服する新しいモデルを提案しました。当該モデルでは、注意機構ではなく、双方向RNN層から派生した変換された単語表現から重要な特徴を抽出するためにCNN層を使用します。2つの層の間には、文章中の単語に対して目的固有の表現を生成するとともに、RNN層からの元の文脈情報を保存するためのメカニズムを取り入れた部品を提案しています。実験結果によると、当該モデルはいくつかのベンチマークにおいて新たな最先端の性能を達成しています。