El análisis de sentimiento a nivel de oración, como una dirección de investigación en el procesamiento del lenguaje natural, se ha utilizado ampliamente en varios campos. Con el fin de abordar el problema de que las características sintácticas fueron descuidadas en estudios anteriores sobre el análisis de sentimiento a nivel de oración, se propone un modelo de análisis de sentimiento basado en una red de atención gráfica multiescala (MSGAT) y sintaxis dependiente. El modelo adopta RoBERTa_WWM como la capa de codificación de texto, genera gráficos sobre la base de árboles de dependencia sintáctica y obtiene características de sentimiento de oración a diferentes escalas para la clasificación de texto a través de una red de atención gráfica multinivel. En comparación con los modelos de análisis de sentimiento de texto más utilizados, el modelo propuesto logra un mejor rendimiento tanto en un conjunto de datos de reseñas de hoteles como en un conjunto de datos de reseñas de comida para llevar, con una precisión del 94.8% y 93.7% y una puntuación F1 del 96.2% y 90.4%, respectivamente. Los resultados demuestran la superioridad y efectividad del modelo en el análisis de sentimiento de oraciones en chino.