Carregant...
Tipus de document
Treball de fi de grauData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/193858
Detecció automàtica de la ironia en espanyol
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
[cat] La detecció automàtica del llenguatge figurat està generant cada vegada més interès en l’àmbit de la lingüística computacional. Aquest estudi, emmarcat dins els àmbits del Processament del Llenguatge Natural (PLN) i l’Aprenentatge Automàtic, documenta el procés de construcció d’un classificador de la ironia en textos en espanyol a partir de models com un Support Vector Machine (SVM) i BERT multilingüe. Els millors resultats obtinguts pertanyen al SVM, amb un valor F1 de 0.85 punts. Pel que fa al marc teòric, es parteix de les definicions d’ironia i sarcasme que ofereixen autores com Reyes (1994) i Ruiz Gurillo (2012) i de les consideracions de Kerbrat-Orecchioni (1981) i Reus Boyd-Swan (2009), que suggereixen la presència de diverses marques lingüístiques en el to irònic.
[eng] The automatic detection of figurative language is increasingly generating more interest in the field of computational linguistics. This study, framed within the fields of Natural Language Processing and Machine Learning, documents the building process of an automatic irony classifier in Spanish texts based on models such as a Support Vector Machine (SVM) and multilingual BERT. The best results are obtained with the SVM, with an F1 value of 0.85 points. Regarding the theoretical framework, we consider the definitions of irony and sarcasm offered by authors such as Reyes (1994) and Ruiz Gurillo (2012) and the ideas of Kerbrat-Orecchioni (1981) and Reus Boyd-Swan (2009), which suggest the presence of several linguistic marks in the ironic tone.
[eng] The automatic detection of figurative language is increasingly generating more interest in the field of computational linguistics. This study, framed within the fields of Natural Language Processing and Machine Learning, documents the building process of an automatic irony classifier in Spanish texts based on models such as a Support Vector Machine (SVM) and multilingual BERT. The best results are obtained with the SVM, with an F1 value of 0.85 points. Regarding the theoretical framework, we consider the definitions of irony and sarcasm offered by authors such as Reyes (1994) and Ruiz Gurillo (2012) and the ideas of Kerbrat-Orecchioni (1981) and Reus Boyd-Swan (2009), which suggest the presence of several linguistic marks in the ironic tone.
Descripció
Treballs Finals de Grau de Lingüística. Facultat de Filologia. Universitat de Barcelona, Curs: 2021-2022, Tutor: Mariona Taulé
Citació
Col·leccions
Citació
RAIMUNDO SCHULZ, Emma. Detecció automàtica de la ironia en espanyol. [consulta: 21 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/193858]