Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.author | Esteve, Marcos | es_ES |
dc.contributor.author | Casacuberta Nolla, Francisco | es_ES |
dc.contributor.author | Rosso, Paolo | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-11-05T14:07:44Z | |
dc.date.available | 2021-11-05T14:07:44Z | |
dc.date.issued | 2020-09 | es_ES |
dc.identifier.issn | 1135-5948 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/176300 | |
dc.description.abstract | [ES] La minería de argumentación permite, mediante herramientas software, obtener cuáles son los argumentos que expresan los autores en un determinado texto. En este artículo se pretende realizar un análisis de la argumentación expresada por los usuarios en Twitter en relación al referendum del 1 de octubre de 2017. Se utilizar á para ello, el dataset MultiStanceCat proporcionado en la tarea organizada en el IberEval 2018. Dado que las herramientas de minería de argumentación trabajan en su mayoría en inglés, será necesario construir un sistema de traducción neuronal con postedición que permita realizar una traducción de los tweets del español y el catalán al inglés. Los resultados al realizar la minería de argumentación sobre los tweets traducidos ha demostrado obtener un porcentaje muy reducido de argumentación en todas las comunidades. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] Argument mining allows, through software tools, to obtain which are the arguments expressed by the authors in a given text. This article aims to make an analysis of the arguments expressed by users on Twitter in relation to the referendum of October 1, 2017 using the MultiStanceCat dataset provided in the shared task organized at IberEval 2018. Since the tools of argumentation mining work mostly in English, it was necessary to build a neural translation system with post-editing that allows to translate of tweets from Spanish and Catalan to English. The results of argumentation mining on the translated tweets have shown to obtain a minimum percentage of argumentation in all the communities. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Dicho trabajo ha sido desarrollado en el marco de la asignatura Traducción Automática del Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital (MIARFID) de la Universitat Politécnica de València. El trabajo de los ultimos dos autores se ha desarrollado en el marco del proyecto Misinformation and Miscommunication in social media: FAKE news and HATE speech (MISMIS-FAKEnHATE) del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (PGC2018-096212-B-C31) y del proyecto PROMETEO/2019/121 (DeepPattern) de la Generalitat Valenciana. | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural | es_ES |
dc.relation.ispartof | Procesamiento del Lenguaje Natural | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Minería de argumentación | es_ES |
dc.subject | Traducción automática | es_ES |
dc.subject | Argument mining | es_ES |
dc.subject | Machine translation | es_ES |
dc.subject | 1Oct2017 | es_ES |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.title | Minería de argumentación en el Referéndum del 1 de Octubre de 2017 | es_ES |
dc.title.alternative | Argument Mining in the October 1, 2017 Referendum | es_ES |
dc.type | Artículo | es_ES |
dc.identifier.doi | 10.26342/2020-65-7 | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PGC2018-096212-B-C31/ES/DESINFORMACION Y AGRESIVIDAD EN SOCIAL MEDIA: AGREGANDO INFORMACION Y ANALIZANDO EL LENGUAJE/ | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/AEI//PGC2018-096212-B-C31//DESINFORMACION Y AGRESIVIDAD EN SOCIAL MEDIA: AGREGANDO INFORMACION Y ANALIZANDO EL LENGUAJE/ | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//PROMETEO%2F2019%2F121//DEEP LEARNING FOR ADAPTATIVE AND MULTIMODAL INTERACTION IN PATTERN RECOGNITION/ | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Esteve, M.; Casacuberta Nolla, F.; Rosso, P. (2020). Minería de argumentación en el Referéndum del 1 de Octubre de 2017. Procesamiento del Lenguaje Natural. (65):59-66. https://doi.org/10.26342/2020-65-7 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | S | es_ES |
dc.relation.publisherversion | https://doi.org/10.26342/2020-65-7 | es_ES |
dc.description.upvformatpinicio | 59 | es_ES |
dc.description.upvformatpfin | 66 | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.description.issue | 65 | es_ES |
dc.relation.pasarela | S\431101 | es_ES |
dc.contributor.funder | GENERALITAT VALENCIANA | es_ES |
dc.contributor.funder | Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades | es_ES |