ينطوي تحليل المعنويات المستندة إلى جانب الجسیلاء بشكل أساسي على ثلاث مجموعات فرعية: استخراج الأجل في الجانب، واستخراج الأجل رأي، وتصنيف المعنويات على مستوى الجانب، والذي يتم التعامل معه عادة بطريقة منفصلة أو مشتركة. ومع ذلك، فإن النهج السابقة لا تستغل العلاقات التفاعلية بين ثلاث مجموعات فرعية ولا تستفيد بشكل متفيد على مستوى الوثيقة / المعروفة المسمى المسمى المستندات المتوفرة بسهولة، مما يقيد أدائه. لمعالجة هذه المشكلات، نقترح شبكة نقل المعرفة متعددة المعرفة متعددة الرواية (IMKTN) ل AND-LITE ABSA. لشيء واحد، من خلال الارتباطات التفاعلية بين المهن الفرعية ABASA، تقوم IMKTN بتحويل المعرفة الخاصة بمهام المهام من أي اثنين من المهام الفرعية الثلاثة إلى واحدة أخرى على مستوى الرمز المميز من خلال الاستفادة من خوارزمية التوجيه المصممة جيدا، أي أي اثنين من سيساعد المهن الفرعية الثلاثة الثالث. بالنسبة لآخر، تقوم IMKTN بتحويل المعرفة على مستوى المستند، I.E.، المعرفة ذات الصلة بالمجال والمعنويات، إلى التسكال الفرعية على مستوى الجانب لتعزيز الأداء المقابل. النتائج التجريبية على ثلاثة مجموعات بيانات معيار توضح فعالية وتفوق نهجنا.