Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) は、市場の製品に対する消費者の意見を研究する分野です。この分析には、製品レビューに表現された感情の種類と感情の対象を調査することが含まれます。レビューで使用される言語を分析することは、言語の深い理解を必要とする難しい課題です。近年、BERT \cite{devlin2019bert} のような深層言語モデルがこの点で大きな進歩を遂げています。本研究では、Aspect Extraction (AE) と Aspect Sentiment Classification (ASC) という2つの主要なABSAタスクにおいて、BERTの上位に利用できる2つのシンプルなモジュールであるParallel AggregationとHierarchical Aggregationを提案します。これらの提案モデルを適用することで、BERTモデルのさらなる学習が必要なくなることを示しています。ソースコードはウェブ上で公開されており、さらなる研究や結果の再現のために利用できます。