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Minería de argumentación en el Referéndum del 1 de Octubre de 2017

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Minería de argumentación en el Referéndum del 1 de Octubre de 2017

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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


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