Mètodes d'aprenentatge automàtic i models de llenguatge massius per a la detecció d'estereotips en comentaris de text en espanyol
Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: [ES] Este trabajo de fin de grado se enfoca en la detección de estereotipos en textos en español, una tarea vital para mitigar el discurso de odio en internet. Los estereotipos son ideas preconcebidas sobre diferentes grupos sociales basadas en su raza, género, religión, entre otros factores. Con el auge de las redes sociales y la gran cantidad de información generada a diario, la detección manual de estos estereotipos se vuelve insostenible. Este proyecto utiliza modelos de aprendizaje automático, así como modelos de lenguaje masivo como el conocido GPT para identificar y clasificar estereotipos en grandes volúmenes de datos. La evaluación de estos modelos se realiza en el marco de la competición DETESTS-Dis, que se centra en la detección de estereotipos en español. A lo largo del estudio, se utilizarán técnicas comunes de PLN y se compararán diferentes modelos y sus resultados con el objetivo de mostrar cuál de ellos es más eficaz ejerciendo la tarea de clasificación de estereotipos y así, poder proporcionar nuevas posibilidades para mejorar la moderación de contenido en línea.
Author: Francés Pérez, Nerea
Language: Spanish
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W6983430730