تحليل المشاعر هو أحد تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية التي تهدف إلى معالجة واستخراج معلومات المشاعر بشكل سريع وفعال. ولتوسيع نطاق الاستخراج الثلاثي السابق، والذي يُعرف بـ "العنصر-الرأي-المشاعر" (Aspect-Opinion-Sentiment triplets)، تم تطوير استخراج الرباعيات المكونة من "الفئة-العنصر-الرأي-المشاعر" (Aspect-Category-Opinion-Sentiment، أو ACOS). ورغم وجود عدة طرق لاستخراج الرباعيات، إلا أنها تواجه قيودًا متعددة، مثل ضعف الأداء في التعامل مع المعلومات الضمنية، بالإضافة إلى معدّلات أداء منخفضة بشكل عام. تُقدّم هذه الورقة منهجًا يستخدم نموذج تحليل المشاعر المسمّى BART-Aspect-Based-Sentiment-Analysis (BARTABSA)، والذي يهدف إلى دمج المهام الفرعية السابقة لتحليل المشاعر القائمة على العناصر، وتحديدًا استخراج أزواج العنصر-الرأي واستخراج الرباعيات (العنصر-الرأي-المشاعر)، وحلها دون تعديل الخوارزمية الأساسية أو إضافة نماذج إضافية. وبعد إجراء بعض التعديلات على البيانات وعلى الطبقة الخارجية للنموذج، أظهرت النتائج تحسينات كبيرة ومُطمئنة مقارنة بالنتائج السابقة.