Resumen

Propusimos diferentes sistemas híbridos estructurados para el análisis de subjetividad a nivel de oración basados en tres algoritmos de aprendizaje automático supervisado, a saber, Modelo de Markov Oculto, Sistema de Control Difuso y Sistema de Inferencia Neuro-Difusa Adaptativa. El algoritmo de extracción de características sugerido en nuestro experimento calcula un vector de características utilizando frecuencias de términos textuales estadísticos en un conjunto de datos de entrenamiento sin utilizar ningún conocimiento léxico excepto la tokenización. Teniendo en cuenta este hecho, los métodos mencionados anteriormente pueden ser empleados en otros idiomas ya que estos métodos no utilizan el análisis morfológico, sintáctico y léxico en los problemas de clasificación.

• Materias:Conjuntos difusos Lógica difusa Criterios múltiples difusos Arquitectura orientada a servicios Enfoque neuronal difuso
• Subjects:Fuzzy sets Fuzzy logic Fuzzy multiple criteria Service-oriented architecture Fuzzy Neural Approach
• Palabras claves:Sistemas híbridos estructurados; Análisis de subjetividad a nivel de oración; Algoritmos de aprendizaje automático supervisado; Algoritmo de extracción de características; Frecuencias estadísticas de términos textuales; Conjunto de datos de entrenamiento
• Keywords:Structured hybrid systems; Sentence-level subjectivity analysis; Supervised machine learning algorithms; Feature extraction algorithm; Statistical textual terms frequencies; Training dataset