El análisis de sentimiento basado en aspectos (ABSA) es un método utilizado para identificar los aspectos discutidos en un texto dado y determinar el sentimiento expresado hacia cada aspecto. Esto puede ayudar a proporcionar una comprensión más detallada de las opiniones expresadas en el texto. La mayoría de las técnicas de ABSA en árabe utilizadas hoy en día dependen significativamente de operaciones repetidas de preprocesamiento y de ingeniería de características, así como del uso de recursos externos (por ejemplo, léxicos). En esencia, existe una brecha significativa en la investigación en PNL con respecto al uso de técnicas de aprendizaje por transferencia (TL) y modelos de lenguaje para la extracción de términos de aspecto (ATE) y la detección de polaridad de aspecto (APD) en texto árabe. Mientras que TL ha demostrado ser un enfoque efectivo para una variedad de tareas de PNL en otros idiomas, su uso en el contexto del árabe ha sido relativamente poco explorado. Este documento tiene como objetivo abordar esta brecha presentando un enfoque basado en TL para ATE y APD en árabe, aprovechando el conocimiento y las capacidades de modelos de lenguaje previamente entrenados. La base árabe (versión árabe) del modelo BERT sirve como base para los modelos sugeridos. También se contrastan diferentes implementaciones de BERT. Se utilizó un conjunto de datos de ABSA de referencia para los experimentos (conjunto de datos HAAD). Los resultados experimentales demuestran que nuestros modelos superan al modelo base y a los enfoques propuestos anteriormente.