私たちは感情分析におけるアスペクト識別のために単純ながら効果的な方法を提案します。当該非監督手法は単語埋め込みと品詞タガーのみを必要とするため、新しいドメインや言語への適用が容易です。私たちはRBFカーネルに基づく新たなシングルヘッド注意機構であるコントラスティブ・アテンション（CAt）を導入します。これにより性能が大幅に向上し、モデルの解釈可能性も向上します。従来の研究では、文法特徴や複雑なニューラルモデルに依存していました。本研究では、現在のアスペクト抽出ベンチマークデータセットの単純さを考えると、そのような複雑なモデルは必要ないことを示しています。本論文で報告された実験を再現するためのコードは、https://github.com/clips/cat で利用可能です。