Detección de diferentes aspectos de discurso de odio en redes sociales

Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2022.

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Martinez, Lautaro
Otros Autores: Alonso i Alemany, Laura
Formato: bachelorThesis
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Metodologías informáticas
Discurso de odio
Componentes argumentativas
Detección
Aprendizaje profundo
Generación
Contranarrativas
BiLSTM
Computing methodologies
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11086/28962
Aporte de:
Repositorio Digital Universitario (UNC) de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R141-11086-28962
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spelling I10-R141-11086-289622023-08-31T13:19:23Z Detección de diferentes aspectos de discurso de odio en redes sociales Martinez, Lautaro Alonso i Alemany, Laura Metodologías informáticas Discurso de odio Componentes argumentativas Detección Aprendizaje profundo Generación Contranarrativas BiLSTM Computing methodologies Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2022. Fil: Martinez, Lautaro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. En este trabajo, buscamos detectar de forma automática las diferentes y diversas unidades argumentativas que se presentan en el discurso de odio, empleando arquitecturas de aprendizaje profundo, con el objetivo de que sirvan de utilidad para las tareas de generación automática de contranarrativas. Además, realizamos un análisis a nivel cualitativo sobre estas arquitecturas y modelos lineales, y de lenguaje, siendo estos últimos de gran interés en los últimos años por llegar al estado del arte en diversas tareas del aprendizaje automático. In this work, we seek to automatically detect the different and diverse argumentative units that are present in hate speech, using deep learning architectures, with the aim of making them useful for the automatic generation of counter-narratives. In addition, we carry out a qualitative analysis of these architectures, and linear and language models, the latter being of great interest in recent years for reaching the state of the art in various machine learning tasks. Fil: Martinez, Lautaro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina. 2022-10-17T14:42:25Z 2022-10-17T14:42:25Z 2022 bachelorThesis http://hdl.handle.net/11086/28962 spa Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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