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

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dc.contributor.authorEsteve, Marcos-
dc.contributor.authorCasacuberta Nolla, Francisco-
dc.contributor.authorRosso, Paolo-
dc.date.accessioned2020-09-17T07:59:35Z-
dc.date.available2020-09-17T07:59:35Z-
dc.date.issued2020-09-
dc.identifier.citationProcesamiento del Lenguaje Natural. 2020, 65: 59-66. https://doi.org/10.26342/2020-65-7es_ES
dc.identifier.issn1135-5948-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10045/109294-
dc.description.abstractLa 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 utilizará 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.abstractArgument 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.sponsorshipEl trabajo de los últimos 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.languagespaes_ES
dc.publisherSociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Naturales_ES
dc.rights© Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Naturales_ES
dc.subjectMinería de argumentaciónes_ES
dc.subjectTraducción automáticaes_ES
dc.subject1Oct2017es_ES
dc.subjectArgument mininges_ES
dc.subjectMachine translationes_ES
dc.subject.otherLenguajes y Sistemas Informáticoses_ES
dc.titleMinería de argumentación en el Referéndum del 1 de Octubre de 2017es_ES
dc.title.alternativeArgument Mining in the October 1, 2017 Referendumes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.peerreviewedsies_ES
dc.identifier.doi10.26342/2020-65-7-
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.14198/10.26342/2020-65-7es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PGC2018-096212-B-C31-
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 65 (2020)

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