本发明公开了一种基于层次注意力机制和门机制的属性级别情感分析方法，旨在充分利用上下文和属性词的之间的关系，使得上下文和属性词进行充分的关联；突出上下文和属性词中不同词的重要性，以提高属性级别情感分析精度；丰富上下文和属性词表示中的信息，其方案是将评论语料进行预处理，通过GloVe词向量索引，得到上下文词嵌入矩阵和属性词嵌入矩阵；将上下文和属性词输入到GRU中得到上下文隐藏状态和属性词隐藏状态；通过自注意力得到上下文向量表示1、属性词向量表示和上下文向量表示2；拼接得到总体向量表示，并通过分类器得到属性词在上下文对应的情感极性的分布，分析差异性，对模型中的参数进行调整；属于自然语义处理中的情感分析领域。