제품 리뷰에는 많은 음성적 요소와 음성적 의견이 포함되어 있다. 그러나 기존의 문맥 기반 감성 분석 연구 대부분은 이 문제를 간과하고 있다. 본 연구에서는 리뷰 문장 내에 존재하는 모든 ‘요소-분류-의견-감성’ 사중체를 추출하는 새로운 작업인 ‘Aspect-Category-Opinion-Sentiment (ACOS) 사중체 추출’을 제안한다. 이 작업은 음성적 요소와 음성적 의견을 포함한 문맥 기반 감성 분석을 완전히 지원하는 것을 목표로 한다. 또한 본 작업을 위한 두 가지 새로운 데이터셋인 Restaurant-ACOS와 Laptop-ACOS를 구축하였다. 이 두 데이터셋은 단순한 사중체 뿐만 아니라 음성적 요소와 음성적 의견까지 모두 주석화하고 있다. Restaurant-ACOS는 SemEval 레스토랑 데이터셋을 확장한 것으로, Laptop-ACOS는 새로 수집하고 주석화한 랩톱 데이터셋이며, SemEval 랩톱 데이터셋의 두 배 크기이다. 마지막으로 네 가지 기준 시스템을 사용하여 이 작업에 대한 벤치마크를 수행하였다. 실험 결과는 새로운 작업의 타당성과 음성적 요소 및 음성적 의견을 효과적으로 추출하고 기술하는 데의 유용성을 입증하였다. 두 데이터셋과 네 개 시스템의 소스 코드는 공개적으로 https://github.com/NUSTM/ACOS 에서 제공된다.