في تحليل المشاعر القائم على الجوانب (الأسبيكت)، يعد استخراج مصطلحات الجوانب مع الآراء المعبّر عنها من المحتوى الذي يُولده المستخدمون أحد أهم الفروع الفرعية لهذا التحليل. أظهرت الدراسات السابقة أن الاستفادة من الروابط بين مصطلحات الجوانب والآراء واعدة لهذه المهمة. في هذا البحث، نقترح نموذجًا مشتركًا جديدًا يدمج الشبكات العصبية التكرارية والحقول العشوائية الشرطية في إطار موحد لاستخراج مصطلحات الجوانب والآراء بشكل صريح وبشكل متزامن. يقوم النموذج المقترح بتعلم خصائص تمييزية عالية المستوى ويقوم بنقل المعلومات مرتين بين مصطلحات الجوانب والآراء في آن واحد. بالإضافة إلى ذلك، يمكن دمج الخصائص التي تم تصميمها يدويًا في النموذج المقترح لتعزيز أداء استخراج المعلومات بشكل أكبر. تظهر نتائج التجارب على مجموعة بيانات تحدي SemEval 2014 تفوق نموذجنا المقترح على عدة طرق أساسية وعلى أنظمة الفائزين بالتحدي أيضًا.