Para superar las limitaciones de los métodos existentes para realizar análisis lateral de sentimiento (ABSA) mediante árboles de dependencia-sintaxis y semántica contextual, este artículo propone un nuevo modelo basado en el transporte óptimo, denominado OTESGN. OTESGN integra la atención sintáctico-semántica consciente de grafos con la atención de transporte semántico-óptimo para modelar eficazmente las dependencias sintácticas y las alineaciones semánticas sutiles. En particular, la atención de transporte semántico-óptimo captura con precisión palabras de opinión importantes, incluso en palabras ruidosas, identificando así con precisión las señales de sentimiento. El rendimiento y la robustez del modelo se mejoran mediante un módulo de fusión de atención adaptativa y regularización contrastiva. Los resultados experimentales muestran que el modelo propuesto logra mejoras de +1,01% F1 y +1,30% F1 con respecto a los modelos de vanguardia existentes en los benchmarks de Twitter y Laptop14, respectivamente.
