本申请提供了一种情感分类方法及装置。可以基于第一句子的上下文信息丰富第一句子的特征，以使丰富后的第一句子的特征不仅可以包括第一句子本身具备的特征，还可以包括第二句子的相关特征和第三句子的相关特征等。如此，事先在训练属性级情感分类模型时，可以不搜集大量的用于训练属性级情感分类模型的样本数据，这样，即使在训练属性级情感分类模型时未使用大量的样本数据，但由于属性级情感分类模型可以基于篇章学习到：有助于判定句子中的主体的属性特征的情感分类的更多、且更重要的特征，因此有助于提高情感分类的准确性。可见，在保证情感分类的准确性的前提下可以减少样本搜集和标注的工作量，从而可以节省人工成本。