Zielbasierte Stimmungsanalyse oder aspektbasierte Stimmungsanalyse (ABSA) bezieht sich auf die Bearbeitung verschiedener Stimmungsanalyseaufgaben auf einer feingranularen Ebene, die aber nicht nur Aspektextraktion, Klassifikation der Stimmung zu einem Aspekt und Meinungsextraktion umfasst. Es gibt viele Lösungen für die oben genannten einzelnen Teilprobleme oder eine Kombination von zwei Teilproblemen, und diese können zusammenarbeiten, um eine vollständige Geschichte zu erzählen, d.h. den diskutierten Aspekt, die darauf bezogene Stimmung und deren Ursache. Bislang hat jedoch keine ABSA-Forschung versucht, in einem Schritt eine vollständige Lösung anzubieten. In dieser Arbeit stellen wir eine neue Teilproblematik unter ABSA vor, die als Aspekt-Stimmungs-Tripel-Extraktion (ASTE) bezeichnet wird. Insbesondere muss eine Lösung für dieses Problem Tripel (Was, Wie, Warum) aus den Eingaben extrahieren, die zeigen, WAS die zielgerichteten Aspekte sind, WIE ihre Stimmungspolaritäten sind und WARUM sie solche Polaritäten haben (d.h. Meinungsgründe). Ein Beispiel für ein Tripel aus „Die Kellner sind sehr freundlich und das Pasta ist einfach durchschnittlich“ könnte sein („Kellner“, positiv, „freundlich“). Wir schlagen einen zweistufigen Rahmen zur Bearbeitung dieser Aufgabe vor. Die erste Stufe prognostiziert Was, Wie und Warum in einem vereinheitlichten Modell und die zweite Stufe ordnet dann die in der ersten Stufe vorhergesagten Was (Wie) und Warum zu Tripeln an. In den Experimenten hat unser Rahmen bei diesem neuen Problem der Tripel-Extraktion Referenzleistungen erbracht. Gleichzeitig übertrifft er einige starke Baseline-Methoden, die aus aktuellen verwandten Ansätzen adaptiert wurden.