تحليل المشاعر القائم على الجوانب (ABSA)، الذي يهدف إلى توقع اتجاهات المشاعر بالنسبة للجوانب، هو مهمة دقيقة ضمن مجال تحليل المشاعر. أظهرت الدراسات السابقة أن المعلومات النحوية، مثل أشجار الاعتماد (dependency trees)، يمكن أن تُحسّن بشكل فعّال أداء ABSA. في الآونة الأخيرة، أظهرت النماذج المُدرّبة مسبقًا (PTMs) فعاليتها في مهام ABSA أيضًا. وبالتالي، يطرح السؤال الطبيعي ما إذا كانت النماذج المُدرّبة مسبقًا تحتوي على معلومات نحوية كافية لمهام ABSA، بحيث يمكننا تحقيق نموذج جيد لأداء ABSA باستخدام النماذج المُدرّبة مسبقًا فقط. في هذه الورقة، نقوم أولًا بمقارنة الأشجار المستمدة من النماذج المُدرّبة مسبقًا مع أشجار التحليل النحوي (التي توفرها أدوات التحليل) على عدة نماذج شهيرة في مهام ABSA، ونُظهر أن الشجرة المستمدة من RoBERTa المُعدّلة (FT-RoBERTa) تتفوّق على الشجرة المقدمة من أدوات التحليل النحوي. كما تُظهر التجارب التحليلية الإضافية أن الشجرة المستمدة من FT-RoBERTa تكون أكثر تركيزًا على الكلمات ذات العلاقة بالمشاعر، مما يُسهم بشكل مفيد في أداء مهام ABSA. كما تُظهر التجارب أن النموذج القائم حصريًا على RoBERTa يمكنه التفوق أو الاقتراب من أداء أفضل النماذج السابقة (SOTA) في ستة مجموعات بيانات متعددة اللغات (عبر أربع لغات)، وذلك لأن النموذج يُدمج ضمنيًا معلومات نحوية مُوجّهة للمهمة.