تم دراسة تحليل المشاعر القائمة على الجوانب (ABSA) بشكل واسع في السنوات الأخيرة، والذي يشمل عادةً أربعة عناصر أساسية في المشاعر، تشمل فئة الجوانب، وحدة الجوانب، وحدة الرأي، واتجاه المشاعر. تميل الدراسات الحالية إلى النظر في كشف عناصر مشاعر جزئية، بدلاً من التنبؤ بجميع العناصر الأربعة في عملية واحدة. في هذا العمل، نقدم مهمة توقع الرباعيات المتعلقة بالجانب والمشاعر (ASQP)، والتي تهدف إلى اكتشاف جميع عناصر المشاعر بشكل مشترك على شكل رباعيات لجملة معنوية معينة، مما يكشف عن هيكل أكثر شمولاً واتمامًا للتحليل على مستوى الجوانب. ونُقدِّم أيضًا نموذجًا جديدًا يُسمى \textsc{Paraphrase}، والذي يحول مهمة ASQP إلى عملية توليد إعادة صياغة. من جهة، يتيح هذا التصنيف القائم على التوليد حل ASQP بطريقة نهاية إلى نهاية، مما يخفف من احتمال تراكم الأخطاء في الحلول المتسلسلة (pipeline). ومن جهة أخرى، يمكن استغلال المعاني الكاملة لعناصر المشاعر من خلال تعلُّم إنتاجها بصيغة اللغة الطبيعية. أظهرت التجارب الواسعة على مجموعات بيانات معيارية تفوق الطريقة المقترحة، بالإضافة إلى القدرة على التحويل عبر المهام باستخدام الإطار المُوحَّد \textsc{Paraphrase} المُقترح.