تحظى بشعبية تطبيق النماذج العصبية القائمة على الرسم البياني في دراسات تحليل المعفاة القائمة على الجانب القائم على الجانب (ABSA) لاستخدام علاقات الكلمة من خلال يوزع التبعية لتسهيل المهمة مع التوجيه الدلالي الأفضل لتحليل السياق والكلمات. ومع ذلك، فإن معظم هذه الدراسات فقط الاستفادة من علاقات التبعية فقط دون النظر لأنواع التبعية، وهي محدودة في عدم وجود آليات فعالة لتمييز العلاقات المهمة وكذلك التعلم من طبقات مختلفة من النماذج القائمة على الرسم البياني. لمعالجة هذه القيود، في هذه الورقة، نقترح نهجا للاستفادة بشكل صريح لأنواع التبعية من أجل ABSA مع الشبكات التنافسية الرسمية من النوع الواجب (T-GCN)، حيث يتم استخدام الاهتمام في T-GCN لتمييز حواف مختلفة (العلاقات) في يقترح الرسم البياني والطبقة اليقظة أن يتعلم بشكل شامل من طبقات مختلفة من T-GCN. يتم إثبات صلاحية وفعالية نهجنا في النتائج التجريبية، حيث يتم تحقيق الأداء الحديثة في مجموعات بيانات قياسية باللغة الإنجليزية. تتم إجراء مزيد من التجارب لتحليل مساهمات كل مكون في نهجنا وتوضيح كيفية مساعدة الطبقات المختلفة في T-GCN ABSA مع التحليل الكمي والنوعي.