Detección de ironía en el texto en espanyol

Casanovas Pérez, Èric

Detección de ironía en el texto en espanyol

Llicència

Citació

Casanovas Pérez, È. Detección de ironía en el texto en espanyol. 2023. handle: http://hdl.handle.net/10230/58030

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Resum

Durante los últimos años, ha habido un notable desarrollo de las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para diversas tareas como la clasificación de textos, extracción de información y generación automática de lenguaje natural, por mencionar algunas. Sin embargo, el problema de detectar lenguaje figurado como la ironía no ha recibido tanta atención por parte de la comunidad científica. En este trabajo de fin de grado, proponemos el desarrollo de un modelo de procesamiento del lenguaje natural con el objetivo de detectar la presencia de ironía en textos en español. Para lograr esto, hemos adoptado una metodología de aprendizaje supervisado basada en redes neuronales transformadoras y la técnica conocida como fine-tuning. Específicamente, nos basamos en el modelo publicado por Google en 2018 llamado BERT. Los datos utilizados para entrenar el modelo forman parte del conjunto de datos proporcionado por los organizadores de IroSvA 2019, una de las tareas más recientes para detectar ironía en variantes del español que involucró a varias universidades. Además, analizamos la capacidad de nuestro sistema para detectar ironía en un conjunto de datos recién consolidado con la ayuda de dos expertos en lenguaje figurado. Los resultados obtenidos demuestran la efectividad de este modelo en la detección de ironía en español y pueden abrir el camino para futuras investigaciones en el campo.