El Análisis de Sentimientos se está convirtiendo en una tarea esencial para los académicos, así como para las empresas comerciales. Sin embargo, la mayoría de los enfoques actuales solo identifican la polaridad general de una oración, en lugar de la polaridad de cada aspecto mencionado en la oración. El Análisis de Sentimientos Basado en Aspectos (ABSA) identifica los aspectos dentro de la oración dada y el sentimiento que se expresó para cada aspecto. Recientemente, el uso de modelos pre-entrenados como BERT ha logrado resultados de vanguardia en el campo del procesamiento del lenguaje natural. En este documento, proponemos dos modelos de conjunto basados en multilingual-BERT, es decir, y . Utilizando diferentes métodos, construimos una oración auxiliar a partir de este aspecto y convertimos el problema de ABSA en una tarea de clasificación de pares de oraciones. Luego ajustamos diferentes modelos BERT pre-entrenados y los ensamblamos para una predicción final basada en el modelo propuesto; logramos nuevos resultados de vanguardia para conjuntos de datos pertenecientes a diferentes dominios en el idioma hindi.