Aspect-based sentiment analysisにおいて、ユーザ生成コンテンツからアスペクト項とその表現された意見を抽出することは最も重要なサブタスクの一つである。先行研究では、アスペクト項と意見項の間の関連性を活用することがこのタスクに対して有望であることが示されている。本論文では、再帰型ニューラルネットワーク（recursive neural networks）と条件付き隨機場（conditional random fields）を統合した新しい結合モデルを提案する。提案モデルは高レベルの識別特徴量を学習し、アスペクト項と意見項の間で情報が双方向に伝播されるように設計されている。さらに、手作業で作成された特徴量を提案モデルに組み込むことで、情報抽出性能を更に向上させる柔軟性も持っている。SemEval Challenge 2014データセットでの実験結果は、提案モデルがいくつかのベースライン手法やチャレンジの勝者システムに対して優れていることを示している。注：在翻译中，“条件付き隨機場”通常写作“条件付き確率場”，但为了保持与原文的一致性，这里使用了“隨機場”。如果需要更加标准的表达，可以将其改为“条件付き確率場”。