本发明公开了一种跨语言的观点数据分类方法和装置，属于数据分类领域。方法包括：获取部分平行数据；构造源数据矩阵、源基矩阵和源特征矩阵，确定源语言的第一目标函数；构造目标数据矩阵、目标基矩阵和目标特征矩阵，并确定目标语言的第二目标函数；根据第一目标函数、第二目标函数和预设条件确定总目标函数，预设条件为第一源观点数据对应的第一源特征矩阵与第一目标观点数据对应的第一目标特征矩阵相同；确定总目标函数中各个参数的收敛值，建立分类模型，以对目标语言的观点数据进行分类。本发明提供了一种基于部分平行数据对跨语言的观点数据进行分类的方法，无需获取完全平行的源语言观点数据和目标语言观点数据，节省了时间和人力成本。