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Con respecto a la primera parte de este artículo, existen otras técnicas que pueden ser utilizadas a cambio de las propuestas en este artículo, como max-pooling o una versión del algoritmo Adam (NDAdam) que resuelve alguno de sus errores (Zhang et al., 2017).

También existen otros métodos, en especial el enfoque basado en la granularidad de aspecto, en contraste con la granularidad de texto, usada en este artículo, tiene un gran campo de investigación abierto, ya que usando este enfoque se pueden reconocer diferentes puntos de vista que existen en un texto, así como también el sarcasmo.

Por otro lado, las técnicas basadas en aprendizaje de máquinas no supervisadas podrían representar el futuro en este campo de investigación, esto se debe a la inmensa cantidad de datos que se generan diariamente y que en su mayoría no se encuentran clasificados.