تحليل المشاعر القائم على الجوانب (ABSA) لاقى اهتمامًا متزايدًا مؤخرًا بفضل تطبيقاته الواسعة. في المجموعات الحالية لبيانات ABSA، تحتوي معظم الجمل على جانب واحد فقط أو جوانب متعددة ذات نفس الاتجاه العاطفي، مما يجعل مهمة ABSA تتحول إلى تحليل مشاعر على مستوى الجملة. في هذا البحث، نقدّم مجموعة بيانات جديدة وواسعة النطاق تُسمى MAMS (Multi-Aspect Multi-Sentiment)، حيث تحتوي كل جملة على جانبين على الأقل من جوانب مختلفة ذات اتجاهات عاطفية مختلفة. إن إصدار هذه المجموعة سيسهم في دفع عجلة البحث في هذا المجال. بالإضافة إلى ذلك، نقترح نماذج بسيطة لكنها فعالة، تُسمى CapsNet وCapsNet-BERT، والتي تجمع بين مزايا التطورات الحديثة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). وأظهرت التجارب على مجموعتنا الجديدة أن النموذج المقترح يتفوق بشكل ملحوظ على الطرق الأساسية المتطورة حاليًا.