Resumen. El presente trabajo, propone una arquitectura fusionando los clasificadores: SVM,árboles de decisión y Naive Bayes, mediante mayoría de votos, ventanas y cascada, para explorar el desempeño de la tarea de análisis de sentimientos. Se utilizó un corpus en español de 2625 opiniones, previamente preprocesado. Para representarlo, se emplearon bigramas, bolsa de palabras con pesado tf-idf, etiquetado POS y una representación basada en la teoría de la valoración. Los resultados obtenidos muestran una mejora en medida F del 18.13 %, con respecto a los resultados de los clasicadores base.Palabras clave: combinación de clasificadores, análisis de opinión, ensamble de clasificadores.
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