استخراج الثلاثي الجوانب-الرأي (ASTE) هو مهمة تم اقتراحها مؤخرًا في مجال تحليل المشاعر القائم على الجوانب، وتتمثل في استخراج ثلاثيات (عبارة الجنبة، عبارة الرأي، قطب المشاعر) من جملة معينة. تتناول الطرق الحديثة التي تعتبر من أفضل ما وصل إليه البحث هذه المهمة من خلال استخراج جميع الفواصل النصية المحتملة أولاً من نص معين، ثم تصفية العبارات الجوانبية والعبارات الرأوية المحتملة باستخدام تصنيف، وأخيرًا النظر في جميع أزواجها باستخدام تصنيف آخر يحدد أيضًا قطب المشاعر لها. رغم أن العديد من التغيرات لهذا النهج قد تم اقتراحها، فإن السمة المشتركة هي أن النتيجة النهائية يتم بناؤها بواسطة سلسلة من القرارات المستقلة للتصنيف. هذا يعيق الاستفادة من الارتباطات بين العبارات المستخرجة ويمنع استخدام المعرفة حول العلاقات المتبادلة بين توقعات التصنيف لتحسين الأداء. في هذا البحث، نقترح نهجًا جديدًا لـ ASTE يتكون من ثلاث طبقات مستوحاة من المتحولات (transformers)، مما يمكننا من نمذجة الارتباطات بين العبارات وبين قرارات التصنيف النهائية. تظهر النتائج التجريبية أن الطريقة تحقق أداءً أعلى بمقاييس F1 مقارنة بالطرق الأخرى التي تم دراستها على مقاييس شائعة. بالإضافة إلى ذلك، نوضح أن تقنية التدريب الأولي البسيطة تعزز بشكل إضافي أداء النموذج.