Comparando arquitecturas de aprendizaje profundo y enfoques tradicionales de aprendizaje automático para identificación de sátira en tweets en español
Autores: Apolinario-Arzube, Óscar; García-Díaz, José Antonio; Medina-Moreira, José; Luna-Aveiga, Harry; Valencia-García, Rafael
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Comparando arquitecturas de aprendizaje profundo y enfoques tradicionales de aprendizaje automático para identificación de sátira en tweets en español
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Identificación automática de sátira
Textos
Análisis de sentimientos
Detección de noticias falsas
Redes neuronales
Incrustaciones de palabras
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 18
Citaciones: Sin citaciones
La identificación automática de la sátira puede ayudar a identificar textos en los que el significado pretendido difiere del significado literal, mejorando tareas como el análisis de sentimientos, la detección de noticias falsas o las interfaces de usuario en lenguaje natural.
Descripción
La identificación automática de la sátira puede ayudar a identificar textos en los que el significado pretendido difiere del significado literal, mejorando tareas como el análisis de sentimientos, la detección de noticias falsas o las interfaces de usuario en lenguaje natural.