El análisis de sentimientos es uno de los campos más importantes del procesamiento del lenguaje natural debido a su amplia gama de aplicaciones y los beneficios asociados con su uso. Se define como la identificación de la polaridad del sentimiento en el texto en lenguaje natural. Recientemente, los investigadores han centrado su atención en el análisis de sentimientos en árabe debido a la gran cantidad de contenido generado por los usuarios en las redes sociales y sitios web de comercio electrónico en el mundo árabe. La mayor parte de la investigación en este campo se centra en los niveles de oración y documento. Este estudio aborda el análisis de sentimientos a nivel de aspecto para el idioma árabe, que es una versión menos estudiada del análisis de sentimientos. Debido a que el procesamiento del lenguaje natural en árabe es un desafío y hay pocos recursos disponibles en árabe y muchos dialectos árabes, se han realizado estudios limitados para detectar análisis de sentimientos basados en aspectos en textos árabes. Específicamente, este estudio considera dos tareas de ABSA: la polaridad del término del aspecto y la polaridad de la categoría del aspecto, utilizando la normalización del texto del dialecto árabe después de realizar la tarea de clasificación. Presentamos un modelo Seq2Seq para la normalización de dialectos que puede servir como un paso de preprocesamiento para la tarea de clasificación de ABSA al reducir el número de palabras fuera de vocabulario. Así, la precisión del modelo aumentó. Los resultados de los experimentos realizados muestran que nuestros modelos superaron a los modelos existentes en la literatura en ambas tareas y conjuntos de datos.