Este artículo presenta un enfoque novedoso para el análisis de la subjetividad en árabe. Si bien el árabe es lingüísticamente rico y morfológicamente complejo, la falta de datos anotados a gran escala dificulta el desarrollo de herramientas precisas. Este estudio aprovecha los conjuntos de datos árabes existentes (ASTD, LABR, HARD, SANAD) para construir un conjunto de datos completo, AraDhati+, y perfecciona los modelos de lengua árabe de vanguardia (XLM-RoBERTa, AraBERT, ArabianGPT) para realizar la clasificación de la subjetividad. Mediante el uso adicional de un enfoque de toma de decisiones por conjuntos, logramos una alta precisión del 97,79 %, lo que demuestra que este enfoque es eficaz para abordar las limitaciones de recursos en el procesamiento del árabe.