本研究は、レストランレビューデータに対する文単位のAspectベースの感情分析に焦点を当てる。提案手法は二段階の感情分析アルゴリズムを採用している。まず、語彙化されたドメインオントロジーを用いて感情を予測し、バックアップとして回転注目メカニズム（rotatory attention mechanism）を備えたニューラルネットワーク（LCR-Rot）を活用する。さらに、このバックアップ手法に2つの拡張を導入している。第一の拡張は、回転注目メカニズムの処理順序を逆転させたもの（LCR-Rot-inv）であり、第二の拡張は回転注目メカニズムを複数回繰り返し適用する方式（LCR-Rot-hop）である。SemEval-2015およびSemEval-2016のデータを用いた実験により、二段階手法がベースライン手法をわずかに上回ることが確認された。また、回転注目メカニズムを複数回繰り返す手法（LCR-Rot-hop）が最も優れた性能を示したことが明らかになった。