تحليل المشاعر القائم على الجوانب (ABSA) يهدف إلى تحديد مصطلحات الجوانب، قيم مشاعرها المقابلة، ومصطلحات الرأي. توجد سبع مهام فرعية في ABSA. تركز معظم الدراسات فقط على مجموعة فرعية من هذه المهام الفرعية، مما يؤدي إلى وجود نماذج ABSA معقدة مختلفة بينما يكون من الصعب حل هذه المهام الفرعية في إطار موحد. في هذا البحث، نعيد تعريف كل هدف للمهمة الفرعية كسلسلة مختلطة من مؤشرات الإشارة ومؤشرات تصنيف المشاعر، مما يحول جميع المهام الفرعية لـ ABSA إلى صيغة توليدية موحدة. بناءً على هذه الصيغة الموحدة، نستفيد من نموذج التعلم السابق للتحويل من سلسلة إلى سلسلة BART لحل جميع المهام الفرعية لـ ABSA في إطار شامل من النهاية إلى النهاية. أظهرت التجارب الواسعة على أربع قواعد بيانات لـ ABSA لمجموعة من السبع مهام الفرعية أن إطارنا يحقق زيادة كبيرة في الأداء ويقدم حلاً حقيقيًا شاملًا ومن النهاية إلى النهاية لجميع المهام الفرعية لـ ABSA، مما يمكن أن يستفيد منه العديد من المهام.