Phân tích cảm xúc là một trong các bài toán quan trọng trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Phân tích cảm xúc là bài toán được các doanh nghiệp rất quan tâm để kiểm soát đánh giá của khách hàng về sản phẩm của mình. Mô hình BiDAF được đề xuất sử dụng cho mô hình đọc hiểu sử dụng các cơ chế chú ý. Cơ chế chú ý gần đây được mở rộng và áp dụng thành công trong các bài toán trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong bài báo này, chúng tôi áp dụng mô hình BiDAF vào bài toán phân tích cảm xúc ở cấp độ câu đánh giá sản phẩm từ Amazon. Mô hình BiDAF là mô hình với nhiều lớp xử lý. Mỗi lớp biểu diễn ngữ cảnh ở các mức độ khác nhau kết hợp và sử dụng mô hình BiLSTM để thu được biểu diễn ngữ cảnh. Đồng thời , chúng tôi xem xét sự phân bố trọng số chú ý của câu qua cơ chế chú ý. Mô hình có độ chính xác lên đến 99,9% với độ đo recall. Chúng tôi nhận thấy rằng các trọng số chú ý của các thuật ngữ chính bằng hoặc thậm chí cao hơn các từ ngữ chứa cảm xúc trong câu.