本发明提供了一种基于强化蒸馏的跨语言属性级情感分类方法，基于源语言语料训练一个教师网络，基于知识蒸馏框架将源语言语料中的属性情感信息迁移到目标分类器中；采用序列选择器根据特定的属性从目标翻译句子序列中选择属性情感相关的信息，向目标分类器提供去噪后的句子序列表示；使用自注意力层构建基于跨语言蒸馏的目标分类器，建模属性序列与去噪后的目标翻译句子序列间的细粒度交互。本发明缓解了翻译语料与真实语料之间的领域偏差问题，目标分类器具有更强的泛化能力。本发明能够充分利用源语言与目标翻译中有效的属性情感信息，同时更好地建模句子与属性之间的细粒度交互。本发明在情感分类的各方面性能都较基线方法有了一定提升。