Die aspektbasierte Sentimentanalyse (ABSA), die darauf abzielt, die feingranulare Meinungspolarität zu einem bestimmten Aspekt zu identifizieren, ist eine anspruchsvolle Unterabteilung der Sentimentanalyse (SA). In dieser Arbeit konstruieren wir einen Hilfssatz aus dem Aspekt und transformieren die ABSA in eine Satzpaar-Klassifikationsaufgabe, vergleichbar mit Fragebeantwortung (QA) und natürlichsprachlicher Inferenz (NLI). Wir justieren das vortrainierte Modell von BERT fein und erzielen neue Stand-of-the-Art-Ergebnisse auf den Datensätzen SentiHood und SemEval-2014 Task 4.