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Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/2445/183223
Detector de sarcasmo para Telegram
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[es] El sarcasmo es algo que siempre me ha parecido interesante. Las personas nos entendemos al hablar mediante tonos y gestos que añaden más profundidad o sentidos a lo que decimos. El sarcasmo se basa mucho en estos extras añadidos al lenguaje, o esa es mi percepción. Muchas veces puedes saber si alguien está siendo sarcástico por lo que sabemos de él, o porque sabemos cómo se expresa cuando bromea. Pero. ¿Cómo lo haría una máquina para conocer a todo el mundo de esta misma manera? Si el Bot funciona significa que hay elementos del lenguaje que denotan el sarcasmo más que otros, y esto es muy interesante
porque hay gente que no percibe el sarcasmo cuando una máquina sí podría (es algo muy recurrente en televisión y películas, ver máquinas incapaces de hacer o identificar una broma). Además de que me fascina el hecho de que las máquinas adopten comportamientos “humanos” o puedan ser más creativas que yo (me pongo de ejemplo a pesar de que no es muy difícil ser más creativo que yo).
Esto nos lleva al otro punto de la motivación del presente proyecto. Utilizo este proyecto para investigar diversas herramientas, aprender formas interesantes de resolver problemas, y descubrir cuáles son las formas de proceder al procesar datos; todo ello basándose en el aprendizaje automático.
El diseño de un “Bot detector de sarcasmo” es el catalizador de todas estas ideas. El objetivo del presente proyecto es la realización de un robot que sea capaz de detectar sarcasmo en tiempo real usando la plataforma de Telegram.
Gran parte de las decisiones de este proyecto han sido tomadas en torno a cuanto sé de ellas y mi interés por aprender sobre ellas o ver como ayudan al proyecto.
Description
Treballs Finals de Grau d'Enginyeria Informàtica, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2020, Director: Oriol Pujol Vila
Citation
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LÓPEZ ROMÁN, Daniel. Detector de sarcasmo para Telegram. [consulted: 14 of August of 2026]. Available at: https://hdl.handle.net/2445/183223