El análisis de sentimientos basado en aspectos (ABSA) es un proceso para extraer un aspecto de un producto de una reseña de cliente e identificar su polaridad. La mayoría de los estudios previos sobre ABSA se centraron en aspectos explícitos, pero los aspectos implícitos aún no han sido objeto de mucha atención. Este artículo propone un nuevo método débilmente supervisado para la extracción de aspectos implícitos, que es una tarea para clasificar una oración en una categoría de aspecto implícito predefinida. Se construye automáticamente un conjunto de datos etiquetado con aspectos implícitos a partir de oraciones no etiquetadas de la siguiente manera. Primero, se obtienen oraciones explícitas al extraer aspectos explícitos de oraciones no etiquetadas, mientras que las oraciones que no contienen aspectos explícitos se conservan como candidatas a oraciones implícitas. En segundo lugar, se realiza un agrupamiento para fusionar las oraciones explícitas e implícitas que comparten el mismo aspecto. En tercer lugar, el aspecto de la oración explícita se asigna a las oraciones implícitas en el mismo grupo como la etiqueta de aspecto implícito. Luego, se ajusta el modelo BERT para la extracción de aspectos implícitos utilizando el conjunto de datos construido. Los resultados de los experimentos muestran que nuestro método logra un 82% y un 84% de precisión para reseñas de teléfonos móviles y PC, respectivamente, lo que representa 20 y 21 puntos porcentuales más que la línea base.