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http://cimat.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1008/1045| DETECCIÓN DE IRONÍA EN TEXTOS GENERADOS POR USUARIOS | |
| LIZETH ADRIANA GARCIA BELMONTE | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial | |
| CÓMPUTO ESTADISTÍCO | |
| La ironía es una forma sofisticada de uso del lenguaje en la que se reconoce una incongruencia entre el sentido literal de una expresión y el significado que el emisor pretende dar. En textos generados por usuarios, el conjunto de estrategias lingüísticas que se usan para expresar la ironía no son evidentes, incluso para las personas puede resultar difícil saber si hay ironía o no en un texto. Esto hace a la detección de ironía una tarea compleja e interesante desde la perspectiva de aprendizaje automático. La detección automática de ironía ha sido ampliamente estudiada, principalmente en idioma inglés, aunque hay una variedad de trabajos para otros idiomas. Se han propuesto diferentes enfoques para identificar la ironía en los textos. En términos generales, podemos identificar los modelos basados en una bolsa de características (léxicas y/o semánticas) y aquellos basados en modelos de aprendizaje profundo. En esta tesis se analiza los modelos empleados en la tarea de detección de ironía en el estado del arte desde una perspectiva de aprendizaje supervisado. Adicionalmente, se busca comparar el desempeño de los modelos de acuerdo al tipo de características que utilizan para abordar el problema, ya sean léxicas o semánticas. Para evaluar el desempeño de dichos modelos nos enfocamos en textos generados por usuarios de la red social Twitter. Utilizamos textos en inglés como referencia, debido a la gran variedad de trabajos que se han desarrollado para este idioma, y consideramos textos en español para estudiar si estos modelos son aplicables en el caso particular de este idioma. | |
| 16-07-2019 | |
| Tesis de maestría | |
| OTRAS | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis del CIMAT |
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