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评价对象与观点内容的提取是观点挖掘中非常重要的任务。本研究提出了一个树结构长短期记忆网络(Tree LSTM)结合条件随机场(CRF)的联合模型抽取评价对象和观点内容。首先对评论句进行依存句法分析,根据句子的依存分析树构建Tree LSTM,并设计树结构下LSTM单元的计算方法;接着将Tree LSTM的输出作为CRF的输入进行序列标注,实现评价对象与观点内容的抽取。最后在SemEval Challenge 2014任务4的数据集上对模型性能进行了验证,评价对象和观点内容抽取结果的平均F1值在餐馆和笔记本