Overview of PoliticEs 2022: Spanish Author Profiling for Political Ideology

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Título: Overview of PoliticEs 2022: Spanish Author Profiling for Political Ideology
Título alternativo: Resumen de la tarea PoliticEs 2022: Perfilado del Autor Español por su Ideología Política
Autor/es: García-Díaz, José Antonio | Jiménez Zafra, Salud M. | Martín Valdivia, María Teresa | García-Sánchez, Francisco | Ureña López, Luis Alfonso | Valencia García, Rafael
Palabras clave: Author profiling | Political ideology | Author analysis | Demographic and psychographic traits | Perfilado de usuarios | Ideología política | Análisis de autores | Rasgos demográficos y psicográficos
Fecha de publicación: sep-2022
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: Procesamiento del Lenguaje Natural. 2022, 69: 265-272. https://doi.org/10.26342/2022-69-23
Resumen: This paper presents the PoliticEs 2022 shared task, organized at IberLEF 2022 workshop, within the framework of the 38th International Conference of the Spanish Society for Natural Language Processing. This task aims to extract the political ideology from a given user’s set of tweets. Specifically, it focused on the identification of the gender and the profession, as demographic traits, and the political ideology from a binary and multi-class perspective, as a psychographic trait. The PoliticEs task attracted 63 teams that registered through CodaLab. Finally, 20 submitted results and 14 presented working notes describing their systems. Most of the teams proposed transformer-based approaches, although some of them also used traditional machine learning algorithms or even a combination of both approaches. | Este artículo presenta la tarea PoliticEs 2022, organizada en el taller IberLEF 2022, en el marco de la 38 edición del Congreso Internacional de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Esta tarea tiene como objetivo extraer la ideología política de un usuario a partir de un conjunto de tuits publicados por él. En concreto, se centró en la identificación del género y la profesión, como rasgos demográficos, y la ideología política desde una perspectiva binaria y multiclase, como rasgo psicográfico. La tarea PoliticEs atrajo a 63 equipos que se inscribieron a través de CodaLab. Finalmente, 20 enviaron resultados y 14 presentaron artículos describiendo sus sistemas. La mayoría de los equipos propusieron enfoques basados en transformers, aunque algunos de ellos también utilizaron algoritmos tradicionales de aprendizaje automático o incluso una combinación de ambos enfoques.
Patrocinador/es: This work was supported by Project LaTe4PSP (PID2019-107652RB-I00) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, Project AlInFunds (PDC2021-121112-I00) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the European Union NextGenerationEU/PRTR, Project LIVING-LANG (RTI2018-094653-B-C21) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by ERDF A way of making Europe, and Big Hug project (P20 00956, PAIDI 2020) and WeLee project (1380939, FEDER Andalucía 2014-2020) funded by the Andalusian Regional Government. In addition, José Antonio García-Díaz has been supported by Banco Santander and University of Murcia through the industrial doctorate programme, and Salud María Jiménez-Zafra has been partially supported by a grant from Fondo Social Europeo and Administración de la Junta de Andalucía (DOC 01073).
URI: http://hdl.handle.net/10045/127445
ISSN: 1135-5948
DOI: 10.26342/2022-69-23
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.26342/2022-69-23
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 69 (2022)

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