多方面情感分类旨在预测一段文本中针对某一实体的情感极性。现有的方法不能地充分利用句子的语法结构，因此难以区分文本中针对多个实体的不同情感。我们提出了一个关于如何利用语法结构寻找关键上下文信息的假设，并设计了一个神经网络模型，通过在语法图上随机游走来有效地聚焦于关键的上下文信息。实验结果展现出我们的模型在绝大多数基准数据集上取得了优于现有方法的效果，证明我们引入语法结构的方法增强了模型的能力。
