本发明涉及人工智能技术领域，提供一种多模态方面级情感分析方法。该方法包括：采集数据并对数据进行预处理，生成图片数据和文本数据对应的语法依赖树，并抽取数据的多模态特征；搭建方面词注意模块，并通过方面词注意模块获取与方面词相关的方面词语义信息，生成语义特征；根据多模态特征和语法依赖树构建第一卷积网络，并构建多模态权重关联矩阵，通过多模态权重关联矩阵对第一卷积网络迭代更新；引入语义特征对应的情感值，并使用第一卷积网络对带有情感值的语义特征进行训练，生成面向方面词的情感特征；根据语义特征和情感特征构建第二卷积网络，输入待识别数据并获取识别结果，该方法有效地提高了情感分析的准确度和效率。