アスペクトベースの感情分析（ABSA）とは，文書を文レベルではなく単語レベルで感情極性を予測する感情分析である。一般的な感情分析に比べると，ABSAの方がより細かく感情極性を分類する。しかし，ABSAに使用されるデータは短いテキストが多いので，予測に使える情報量が少ないという問題がある。本研究はテキストにおける単語間の依存関係とBERTモデルを利用することで，テキストをグラフ化することを試みる。グラフ化したデータをグラフニューラルネットワークの1種であるRGCNモデルで訓練する。さらに，Attentionを利用することで，モデルはアスペクトタームとコンテキスト間の関連性を学習できるようになり，精度が向上することを示す。