ウェブは、関心のある対象およびその関連する側面について人々が意見を表明する主要なプラットフォームとして機能している。Aspect-Based Sentiment Analysis（ABSA：側面ベース感情分析）は、意見を含むテキストからこれらの側面に対する感情を自動的に計算することを目的としている。本論文では、最新のハイブリッドアプローチ（HAABSA）を2つの方向に拡張する。まず、文脈に依存しない単語埋め込み（word embeddings）を、より深い文脈に依存する単語埋め込みに置き換えることで、与えられたテキストにおける語の意味をより適切に扱えるようにする。次に、HAABSAの高レベル表現に追加のアテンション層を導入し、階層的アテンション（hierarchical attention）を用いることで、入力データのモデリングにおける手法の柔軟性を向上させる。標準データセット（SemEval 2015およびSemEval 2016）を用いた実験により、提案する拡張手法がABSA用モデルの精度向上に寄与することを示した。