随着互联网技术在生产生活中的不断应用和普及,网络中产生了大量形式各异且具有极高价值的数据信息,如电商评论、监控记录、聊天记录等。其中,文本类型的数据占有相当大的比重,而这些数据往往都蕴含着丰富的情感信息,如何有效、快速、准确地从这些数据中挖掘出隐含的情感信息,为政府管理、企业决策、用户消费等提供服务,正是文本情感分析任务所追寻的目标。文本情感分析是指利用各类自然语言处理和深度学习等技术提取文本中的情感信息并进行分析推理的过程,而考虑到文本情感的复杂性、对象的多样性等特征,方面级情感分析这一更细粒度的文本情感分析任务更符合实际应用的需求。目前,对于具有复杂情感信息的文本数据,传统的方面级情感分析方法难以取得令人满意的效果,且并不具有良好的应用价值。因此,如何有效且实用地对文本进行方面级情感分析处理是一项非常具有挑战的任务。本文主要聚焦于文本数据的方面级情感分析问题,围绕着任务相关的方面目标、方面类别和情感极性三大元素之间的依赖关系等方面展开深入的研究,以提高情感分析的性能和实用性为目标,通过不断优化、分层递进的方式提出具有不同应用场景的算法,并通过大量的实验验证了各个算法的有效性。本文的主要研究内容和取得的成果如下:（1）针对忽略已知方面目标是文本的一个组成部分这一前提而导致情感分析性能受限的问题,探索了方面目标与文本各单词之间的依赖关系。基于“分布式假说”思想（单词所表达的含义受周边单词的影响更大）,提出了一种融合了方面目标位置信息的方面级情感分析模型RPAEN,通过以方面目标位置为中心构建的相对位置编码来提高文本特征表示的质量水平。此外,为缓解可能因位置编码导致的部分情感信息缺失的问题,模型也通过注意力机制和方面目标的位置信息获取文本中各单词与方面目标之间的关联度,从而调整文本中单词的权重分布,改善模型提取任务所需情感信息的能力。实验结果表明,RPAEN模型能够有效提升方面级情感分析的性能,相对位置编码和方面级的注意力机制对任务是有促进作用的。（2）针对多目标文本中方面目标之间情感信息互相干扰的问题。研究如何从文本复杂的信息中高质量的捕获仅与待预测方面目标相关的情感信息,设计一个可以分辨情感信息归属的方法,进而提出了一个通过过滤文本中其余方面目标情感信息的方面级情感分析模型RAO-CNN,实现对文本中所蕴含情感信息的筛选。在此基础上,利用残差机制对模型中的注意力机制进行优化,减少原始信息的损失。实验结果表明,RAO-CNN模型的性能在方面级情感分析任务上获得了一定的提升,尤其是在处理多方面目标文本上,优势较为明显,设计的机制也都是可行的。（3）针对如何端对端的检测出文本中所有的方面目标及其相应的情感极性,分析了方面级情感数据的特点以及依赖关系,对数据进行了一定的重构（即将各个方面类别分别和文本进行组合作为输入信息）,从而设计了一个多元素联合检测模型MEJD,实现端对端的检测出文本中所有的（方面目标,方面类别,情感极性）三元组。MEJD模型通过双向长短期记忆网络和图注意力网络分别获取文本中与方面类别相关的情感信息和方面目标信息,并利用情感检测模块和方面目标检测模块分别检测出相应的情感极性以及所有的方面目标信息,完成最终的方面级情感分析任务。实验结果表明,MEJD模型极大的提高算法在应用过程中的实用性,性能方面也取得了令人满意的效果。（4）针对如何优化虚拟边结构和有效利用边标签所包含的依赖关系信息,探讨了图网络中边的构成以及两端节点和边之间的依赖关系。为了避免由于忽略边的属性信息而导致节点表示性能下降的问题,在MEJD模型的基础上,提出了一种基于双元边嵌入图卷积的联合检测模型JDDE-GCN,从而通过优化图网络表示的方法提升多元素联合检测的性能。同时,考虑到文本中并不是所有的单词都与方面类别有关,因此利用注意力机制和门控机制对文本和方面类别之间虚拟边的构建进行控制,减少冗余边的构建且避免噪声信息的干扰。实验结果表明,JDDE-GCN模型在端对端的方面级情感分析任务上性能获得进一步的提升,提出的两个改进机制都在性能的提升上发挥了一定的作用。综上所述,本文通过对以上四个方面的研究来不断迭代更新方面级情感分析模型,使其性能达到了可用水平。同时,相较于利用预先提供的方面目标来进行方面级情感分析,联合提取三元组的方式大大提高了模型的实用性,减少了大量的人力物力成本,使方面级情感分析服务向落地化应用迈进了一大步。