基于方面的情感分析（ABSA）涉及三个基本子任务：方面项提取、意见项提取和方面级情感分类。早期的研究仅专注于解决这些子任务中的一个。一些近期的工作则侧重于解决两个子任务的组合问题，例如，同时提取方面项及其情感极性，或者成对地提取方面项和意见项。最近，提出了三元组提取任务，即从句子中提取（方面项、意见项、情感极性）三元组。然而，以往的方法未能在一个统一的端到端框架中解决所有子任务。在本文中，我们提出了一种完整的ABSA解决方案。我们构建了两个机器阅读理解（MRC）问题，并通过联合训练两个具有参数共享的BERT-MRC模型来解决所有子任务。我们在这些子任务上进行了实验，结果表明，在多个基准数据集上的表现证明了我们所提出的框架的有效性，其性能显著优于现有的最先进方法。