本发明涉及一种基于循环卷积网络的观点检索系统及其观点检索方法，数据预处理模块对文本数据进行预处理；查询语句与文档相关性得分计算模块将查询‑文档分别映射到低维的语义空间中获取词向量表示，输入循环神经网络学习文本上下文语义信息，计算出相关性得分；待查询文档的观点得分计算模块计算文档的观点得分；统一相关检索模块根据相关性得分以及文档观点得分进行计算，由高到低排序得到查询的观点检索结果；排序学习检索模块将相关性得分作为新的特征加入到常用的特征、文本概念化特征、网络表示特征和观点得分特征中，将这些特征融入到排序学习框架中进行分类，按照顺序输出文档。本发明能够更好的提高语义泛化程度观点检索模型的准确性。