本发明提供一种利用上下文和方面记忆信息的情感分类方法，涉及情感分析技术领域。本发明通过选择待进行情感分析的数据集，建立基于方面的情感分析模型，通过交叉熵损失函数与L2正则化项的和来训练基于方面的情感分析模型，将待进行情感分析的数据集通过训练好的基于方面的情感分析模型，实现文本的情感分析。本发明提出的网络模型来提取方面的情感极性，该模型构建并结合了上下文记忆构建、方面记忆更新和情感分类模块来解决方面级别的情感分类任务，将多头注意力机制应用到基于方面的情感分析中，并考虑两种应用方法，由于多头注意力机制中每一头的权值是不共享的，因此该模型可以学习不同子空间的特征表示，从而做出更准确的预测。