La minería de opiniones juega un papel importante en la monitorización de la opinión pública, la evaluación de productos, la gobernanza gubernamental y otras áreas. Una de las tareas básicas de la minería de opiniones es extraer los elementos de expresión, los cuales pueden dividirse en expresión subjetiva directa y expresión subjetiva expresiva. Para la tarea de extracción de expresión subjetiva, los métodos basados en redes neuronales pueden aprender características automáticamente sin la necesidad de una ingeniería de características exhaustiva y se ha demostrado que son eficientes para la minería de opiniones. La construcción de un vector de entrada adecuado que pueda codificar suficiente información es un desafío del enfoque basado en redes neuronales. Para hacer frente a este problema, se propone un método de representación novedoso que combina diferentes características con vectores de palabras. Luego, utilizamos una red neuronal y un campo aleatorio condicional para entrenar y predecir las expresiones y llevamos a cabo experimentos comparativos sobre diferentes métodos y combinaciones de características. Los resultados experimentales muestran el