Building and evaluating resources for sentiment analysis in the Greek language

Sentiment lexicons and word embeddings constitute well-established sources of information for sentiment analysis in online social media. Although their effectiveness has been demonstrated in state-of-the-art sentiment analysis and related tasks in the English language, such publicly available resources are much less developed and evaluated for the Greek language. In this paper, we tackle the problems arising when analyzing text in such an under-resourced language. We present and make publicly available a rich set of such resources, ranging from a manually annotated lexicon, to semi-supervised word embedding vectors and annotated datasets for different tasks. Our experiments using different algorithms and parameters on our resources show promising results over standard baselines; on average, we achieve a 24.9% relative improvement in F-score on the cross-domain sentiment analysis task when training the same algorithms with our resources, compared to training them on more traditional feature sources, such as n-grams. Importantly, while our resources were built with the primary focus on the cross-domain sentiment analysis task, they also show promising results in related tasks, such as emotion analysis and sarcasm detection

Dependency Syntax in the Automatic Detection of Irony and Stance

[ES] The present thesis is part of the broad panorama of studies of Natural Language Processing (NLP). In particular, it is a work of Computational Linguistics (CL) designed to study in depth the contribution of syntax in the field of sentiment analysis and, therefore, to study texts extracted from social media or, more generally, online content. Furthermore, given the recent interest of the scientific community in the Universal Dependencies (UD) project, which proposes a morphosyntactic annotation format aimed at creating a "universal" representation of the phenomena of morphology and syntax in a manifold of languages, in this work we made use of this format, thinking of a study in a multilingual perspective (Italian, English, French and Spanish). In this work we will provide an exhaustive presentation of the morphosyntactic annotation format of UD, in particular underlining the most relevant issues regarding their application to UGC. Two tasks will be presented, and used as case studies, in order to test the research hypotheses: the first case study will be in the field of automatic Irony Detection and the second in the area of Stance Detection. In both cases, historical notes will be provided that can serve as a context for the reader, an introduction to the problems faced will be outlined and the activities proposed in the computational linguistics community will be described. Furthermore, particular attention will be paid to the resources currently available as well as to those developed specifically for the study of the aforementioned phenomena. Finally, through the description of a series of experiments, both within evaluation campaigns and within independent studies, I will try to describe the contribution that syntax can provide to the resolution of such tasks. This thesis is a revised collection of my three-year PhD career and collocates within the growing trend of studies devoted to make Artificial Intelligence results more explainable, going beyond the achievement of highest scores in performing tasks, but rather making their motivations understandable and comprehensible for experts in the domain. The novel contribution of this work mainly consists in the exploitation of features that are based on morphology and dependency syntax, which were used in order to create vectorial representations of social media texts in various languages and for two different tasks. Such features have then been paired with a manifold of machine learning classifiers, with some neural networks and also with the language model BERT. Results suggest that fine-grained dependency-based syntactic information is highly informative for the detection of irony, and less informative for what concerns stance detection. Nonetheless, dependency syntax might still prove useful in the task of stance detection if firstly irony detection is considered as a preprocessing step. I also believe that the dependency syntax approach that I propose could shed some light on the explainability of a difficult pragmatic phenomenon such as irony.[CA] La presente tesis se enmarca dentro del amplio panorama de estudios relacionados con el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). En concreto, se trata de un trabajo de Lingüística Computacional (CL) cuyo objetivo principal es estudiar en profundidad la contribución de la sintaxis en el campo del análisis de sentimientos y, en concreto, aplicado a estudiar textos extraídos de las redes sociales o, más en general, de contenidos online. Además, dado el reciente interés de la comunidad científica por el proyecto Universal Dependencies (UD), en el que se propone un formato de anotación morfosintáctica destinado a crear una representación "universal" de la morfología y sintaxis aplicable a diferentes idiomas, en este trabajo se utiliza este formato con el propósito de realizar un estudio desde una perspectiva multilingüe (italiano, inglés, francés y español). En este trabajo se presenta una descripción exhaustiva del formato de anotación morfosintáctica de UD, en particular, subrayando las cuestiones más relevantes en cuanto a su aplicación a los UGC generados en las redes sociales. El objetivo final es analizar y comprobar si estas anotaciones morfosintácticas sirven para obtener información útil para los modelos de detección de la ironía y del stance o posicionamiento. Se presentarán dos tareas y se utilizarán como ejemplos de estudio para probar las hipótesis de la investigación: el primer caso se centra en el área de la detección automática de la ironía y el segundo en el área de la detección del stance o posicionamiento. En ambos casos, se proporcionan los antecendentes y trabajos relacionados notas históricas que pueden servir de contexto para el lector, se plantean los problemas encontrados y se describen las distintas actividades propuestas para resolver estos problemas en la comunidad de la lingüística computacional. Se presta especial atención a los recursos actualmente disponibles, así como a los desarrollados específicamente para el estudio de los fenómenos antes mencionados. Finalmente, a través de la descripción de una serie de experimentos, llevados a cabo tanto en campañas de evaluación como en estudios independientes, se describe la contribución que la sintaxis puede brindar a la resolución de esas tareas. Esta tesis es el resultado de toda la investigación que he llevado a cabo durante mi doctorado en una colección revisada de mi carrera de doctorado de los últimos tres años y medio, y se ubica dentro de la tendencia creciente de estudios dedicados a hacer que los resultados de la Inteligencia Artificial sean más explicables, yendo más allá del logro de puntajes más altos en la realización de tareas, sino más bien haciendo comprensibles sus motivaciones y qué los procesos sean más comprensibles para los expertos en el dominio. La contribución principal y más novedosa de este trabajo consiste en la explotación de características (o rasgos) basadas en la morfología y la sintaxis de dependencias, que se utilizaron para crear las representaciones vectoriales de textos procedentes de redes sociales en varios idiomas y para dos tareas diferentes. A continuación, estas características se han combinado con una variedad de clasificadores de aprendizaje automático, con algunas redes neuronales y también con el modelo de lenguaje BERT. Los resultados sugieren que la información sintáctica basada en dependencias utilizada es muy informativa para la detección de la ironía y menos informativa en lo que respecta a la detección del posicionamiento. No obstante, la sintaxis basada en dependencias podría resultar útil en la tarea de detección del posicionamiento si, en primer lugar, la detección de ironía se considera un paso previo al procesamiento en la detección del posicionamiento. También creo que el enfoque basado casi completamente en sintaxis de dependencias que propongo en esta tesis podría ayudar a explicar mejor un fenómeno prag[EN] La present tesi s'emmarca dins de l'ampli panorama d'estudis relacionats amb el Processament del Llenguatge Natural (NLP). En concret, es tracta d'un treball de Lingüística Computacional (CL), l'objectiu principal del qual és estudiar en profunditat la contribució de la sintaxi en el camp de l'anàlisi de sentiments i, en concret, aplicat a l'estudi de textos extrets de les xarxes socials o, més en general, de continguts online. A més, el recent interès de la comunitat científica pel projecte Universal Dependències (UD), en el qual es proposa un format d'anotació morfosintàctica destinat a crear una representació "universal" de la morfologia i sintaxi aplicable a diferents idiomes, en aquest treball s'utilitza aquest format amb el propòsit de realitzar un estudi des d'una perspectiva multilingüe (italià, anglès, francès i espanyol). En aquest treball es presenta una descripció exhaustiva del format d'anotació morfosintàctica d'UD, en particular, posant més èmfasi en les qüestions més rellevants pel que fa a la seva aplicació als UGC generats a les xarxes socials. L'objectiu final és analitzar i comprovar si aquestes anotacions morfosintàctiques serveixen per obtenir informació útil per als sistemes de detecció de la ironia i del stance o posicionament. Es presentaran dues tasques i s'utilitzaran com a exemples d'estudi per provar les hipòtesis de la investigació: el primer cas se centra en l'àrea de la detecció automàtica de la ironia i el segon en l'àrea de la detecció del stance o posicionament. En tots dos casos es proporcionen els antecedents i treballs relacionats que poden servir de context per al lector, es plantegen els problemes trobats i es descriuen les diferents activitats proposades per resoldre aquests problemes en la comunitat de la lingüística computacional. Es fa especialment referència als recursos actualment disponibles, així com als desenvolupats específicament per a l'estudi dels fenòmens abans esmentats. Finalment, a través de la descripció d'una sèrie d'experiments, duts a terme tant en campanyes d'avaluació com en estudis independents, es descriu la contribució que la sintaxi pot oferir a la resolució d'aquestes tasques. Aquesta tesi és el resultat de tota la investigació que he dut a terme durant el meu doctorat els últims tres anys i mig, i se situa dins de la tendència creixent d'estudis dedicats a fer que els resultats de la Intel·ligència Artificial siguin més explicables, que vagin més enllà de l'assoliment de puntuacions més altes en la realització de tasques, sinó més aviat fent comprensibles les seves motivacions i què els processos siguin més comprensibles per als experts en el domini. La contribució principal i més nova d'aquest treball consisteix en l'explotació de característiques (o trets) basades en la morfologia i la sintaxi de dependències, que s'utilitzen per crear les representacions vectorials de textos procedents de xarxes socials en diversos idiomes i per a dues tasques diferents. A continuació, aquestes característiques s'han combinat amb una varietat de classificadors d'aprenentatge automàtic, amb algunes xarxes neuronals i també amb el model de llenguatge BERT. Els resultats suggereixen que la informació sintàctica utilitzada basada en dependències és molt informativa per a la detecció de la ironia i menys informativa pel que fa a la detecció del posicionament. Malgrat això, la sintaxi basada en dependències podria ser útil en la tasca de detecció del posicionament si, en primer lloc, la detecció d'ironia es considera un pas previ al processament en la detecció del posicionament. També crec que l'enfocament basat gairebé completament en sintaxi de dependències que proposo en aquesta tesi podria ajudar a explicar millor un fenomen pragmàtic tan difícil de detectar i d'interpretar com la ironia.Cignarella, AT. (2021). Dependency Syntax in the Automatic Detection of Irony and Stance [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/177639TESI

Identifying and Processing Crisis Information from Social Media

Social media platforms play a crucial role in how people communicate, particularly during crisis situations such as natural disasters. People share and disseminate information on social media platforms that relates to updates, alerts, rescue and relief requests among other crisis relevant information. Hurricane Harvey and Hurricane Sandy saw over tens of millions of posts getting generated, on Twitter, in a short span of time. The ambit of such posts spreads across a wide range such as personal and official communications, and citizen sensing, to mention a few. This makes social media platforms a source of vital information to different stakeholders in crisis situations such as impacted communities, relief agencies, and civic authorities. However, the overwhelming volume of data generated during such times, makes it impossible to manually identify information relevant to crisis. Additionally, a large portion of posts in voluminous streams is not relevant or bears minimal relevance to crisis situations. This has steered much research towards exploring methods that can automatically identify crisis relevant information from voluminous streams of data during such scenarios. However, the problem of identifying crisis relevant information from social media platforms, such as Twitter, is not trivial given the nature of unstructured text such as short text length and syntactic variations among other challenges. A key objective, while creating automatic crisis relevancy classification systems, is to make them adaptable to a wide range of crisis types and languages. Many related approaches rely on statistical features which are quantifiable properties and linguistic properties of the text. A general approach is to train the classification model on labelled data acquired from crisis events and evaluate on other crisis events. A key aspect missing from explored literature is the validity of crisis relevancy classification models when applied to data from unseen types of crisis events and languages. For instance, how would the accuracy of a crisis relevancy classification model, trained on earthquake type of events, change when applied to flood type of events. Or, how would a model perform when trained on crisis data in English but applied to data in Italian. This thesis investigates these problems from a semantics perspective, where the challenges posed by diverse types of crisis and language variations are seen as the problems that can be tackled by enriching the data semantically. The use of knowledge bases such as DBpedia, BabelNet, and Wikipedia, for semantic enrichment of data in text classification problems has often been studied. Semantic enrichment of data through entity linking and expansion of context via knowledge bases can take advantage of connections between different concepts and thus enhance contextual coherency across crisis types and languages. Several previous works have focused on similar problems and proposed approaches using statistical features and/or non-semantic features. The use of semantics extracted through knowledge graphs has remained unexplored in building crisis relevancy classifiers that are adaptive to varying crisis types and multilingual data. Experiments conducted in this thesis consider data from Twitter, a micro-blogging social media platform, and analyse multiple aspects of crisis data classification. The results obtained through various analyses in this thesis demonstrate the value of semantic enrichment of text through knowledge graphs in improving the adaptability of crisis relevancy classifiers across crisis types and languages, in comparison to statistical features as often used in much of the related work

Stance detection on social media: State of the art and trends

Stance detection on social media is an emerging opinion mining paradigm for various social and political applications in which sentiment analysis may be sub-optimal. There has been a growing research interest for developing effective methods for stance detection methods varying among multiple communities including natural language processing, web science, and social computing. This paper surveys the work on stance detection within those communities and situates its usage within current opinion mining techniques in social media. It presents an exhaustive review of stance detection techniques on social media, including the task definition, different types of targets in stance detection, features set used, and various machine learning approaches applied. The survey reports state-of-the-art results on the existing benchmark datasets on stance detection, and discusses the most effective approaches. In addition, this study explores the emerging trends and different applications of stance detection on social media. The study concludes by discussing the gaps in the current existing research and highlights the possible future directions for stance detection on social media.Comment: We request withdrawal of this article sincerely. We will re-edit this paper. Please withdraw this article before we finish the new versio

Non-Query-Based Pattern Mining and Sentiment Analysis for Massive Microblogging Online Texts

Pattern mining has been widely studied in the last decade given its great interest for research and its numerous applications in the real world. In this paper the definition of query and non-query based systems is proposed, highlighting the needs of non-query based systems in the era of Big Data. For this, we propose a new approach of a non-query based system that combines association rules, generalized rules and sentiment analysis in order to catalogue and discover opinion patterns in the social network Twitter. Association rules have been previously applied for sentiment analysis, but in most cases, they are used once the process of sentiment analysis is finished to see which tokens appear commonly related to a certain sentiment. On the other hand, they have also been used to discover patterns between sentiments. Our work differs from these in that it proposes a non-query based system which combines both techniques, in a mixed proposal of sentiment analysis and association rules to discover patterns and sentiment patterns in microblogging texts. The obtained rules generalize and summarize the sentiments obtained from a group of tweets about any character, brand or product mentioned in them. To study the performance of the proposed system, an initial set of 1.7 million tweets have been employed to analyse the most salient sentiments during the American pre-election campaign. The analysis of the obtained results supports the capability of the system of obtaining association rules and patterns with great descriptive value in this use case. Parallelisms can be established in these patterns that match perfectly with real life events.COPKIT Project, through the European Union's Horizon 2020 Research and Innovation Programme 786687Spanish Ministry for Economy and Competitiveness TIN2015-64776-C3-1-RAndalusian Government, through Data Analysis in Medicine: from Medical Records to Big Data Project P18-RT-2947Spanish Ministry of Education, Culture, and Sport FPU18/00150University of Granad

Temporal Emotion Dynamics in Social Networks

[ES] El análisis de sentimientos en redes sociales se ha estudiado ampliamente durante la última década. A pesar de ello, las distintas categorías de sentimientos no se consideran adecuadamente en muchos casos, y el estudio de patrones de difusión de las emociones es limitado. Por lo tanto, comprender la importancia de emociones específicas será más beneficioso para diversas actividades de marketing, toma de decisiones empresariales y campañas políticas. Esta tesis doctoral se centra en el diseño de un marco teórico para analizar el amplio espectro de sentimientos y explicar cómo se propagan las emociones utilizando conceptos de redes temporales y multicapa. Particularmente, nuestro objetivo es proporcionar información sobre el modelado de la influencia de las emociones y como esta afecta a los problemas de estimación de las emociones y a la naturaleza dinámica temporal en la conversación social. Para mostrar la eficacia del modelo propuesto, se han recopilado publicaciones relacionadas con diferentes eventos de Twitter y hemos construido una estructura de red temporal sobre la conversación. En primer lugar, realizamos un análisis de sentimientos adoptando un enfoque basado en el léxico y en el modelo circunflejo de emociones de Russell que mejora la efectividad de la caracterización del sentimiento. A partir de este análisis investigamos la dinámica social de las emociones presente en las opiniones de los usuarios analizando diferentes características de influencia social. A continuación, diseñamos un modelo estocástico temporal basado en emociones para investigar el patrón de participación de los usuarios y predecir las emociones significativas. Nuestra contribución final es el desarrollo de un modelo de influencia secuencial basado en emociones mediante la utilización de redes neuronales recurrentes que permiten predecir emociones de una manera más completa. Finalmente, el documento presenta algunas conclusiones y también describe las direcciones de investigación futuras.[CA] L'anàlisi de sentiments en xarxes socials s'ha estudiat àmpliament durant l'última dècada. Malgrat això, les diferents categories de sentiments no es consideren adequadament en molts casos, i l'estudi de patrons de difusió de les emocions és limitat. Per tant, comprendre la importància d'emocions específiques serà més beneficiós per a diverses activitats de màrqueting, presa de decisions empresarials i campanyes polítiques. Aquesta tesi doctoral se centra en el disseny d'un marc teòric per a analitzar l'ampli espectre de sentiments i explicar com es propaguen les emocions utilitzant conceptes de xarxes temporals i multicapa. Particularment, el nostre objectiu és proporcionar informació sobre el modelatge de la influència de les emocions i com aquesta afecta als problemes d'estimació de les emocions i a la naturalesa dinàmica temporal en la conversa social. Per a mostrar l'eficàcia del model proposat, s'han recopilat publicacions relacionades amb diferents esdeveniments de Twitter i hem construït una estructura de xarxa temporal sobre la conversa. En primer lloc, realitzem una anàlisi de sentiments adoptant un enfocament basat en el lèxic i en el model circumflex d'emocions de Russell que millora l'efectivitat de la caracterització del sentiment. A partir d'aquesta anàlisi investiguem la dinàmica social de les emocions present en les opinions dels usuaris analitzant diferents característiques d'influència social. A continuació, dissenyem un model estocàstic temporal basat en emocions per a investigar el patró de participació dels usuaris i predir les emocions significatives. La nostra contribució final és el desenvolupament d'un model d'influència seqüencial basat en emocions mitjançant la utilització de xarxes neuronals recurrents que permeten predir emocions d'una manera més completa. Finalment, el document presenta algunes conclusions i també descriu les direccions d'investigació futures.[EN] Sentiment analysis in social networks has been widely analysed over the last decade. Despite the amount of research done in sentiment analysis in social networks, the distinct categories are not appropriately considered in many cases, and the study of dissemination patterns of emotions is limited. Therefore, understanding the significance of specific emotions will be more beneficial for various marketing activities, policy-making decisions and political campaigns. The current PhD thesis focuses on designing a theoretical framework for analyzing the broad spectrum of sentiments and explain how emotions are propagated using concepts from temporal and multilayer networks. More precisely, our goal is to provide insights into emotion influence modelling that solves emotion estimation problems and its temporal dynamics nature on social conversation. To exhibit the efficacy of the proposed model, we have collected posts related to different events from Twitter and build a temporal network structure over the conversation. Firstly, we perform sentiment analysis with the adaptation of a lexicon-based approach and the circumplex model of affect that enhances the effectiveness of the sentiment characterization. Subsequently, we investigate the social dynamics of emotion present in users' opinions by analyzing different social influential characteristics. Next, we design a temporal emotion-based stochastic model in order to investigate the engagement pattern and predict the significant emotions. Our ultimate contribution is the development of a sequential emotion-based influence model with the advancement of recurrent neural networks. It offers to predict emotions in a more comprehensive manner. Finally, the document presents some conclusions and also outlines future research directions.Naskar, D. (2022). Temporal Emotion Dynamics in Social Networks [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/180997TESI

Multilingual Stance Detection in Social Media Political Debates

[EN] Stance Detection is the task of automatically determining whether the author of a text is in favor, against, or neutral towards a given target. In this paper we investigate the portability of tools performing this task across different languages, by analyzing the results achieved by a Stance Detection system (i.e. MultiTACOS) trained and tested in a multilingual setting. First of all, a set of resources on topics related to politics for English, French, Italian, Spanish and Catalan is provided which includes: novel corpora collected for the purpose of this study, and benchmark corpora exploited in Stance Detection tasks and evaluation exercises known in literature. We focus in particular on the novel corpora by describing their development and by comparing them with the benchmarks. Second, MultiTACOS is applied with different sets of features especially designed for Stance Detection, with a specific focus to exploring and combining both features based on the textual content of the tweet (e.g., style and affective load) and features based on contextual information that do not emerge directly from the text. Finally, for better highlighting the contribution of the features that most positively affect system performance in the multilingual setting, a features analysis is provided, together with a qualitative analysis of the misclassified tweets for each of the observed languages, devoted to reflect on the open challenges.Cristina Bosco and Viviana Patti are partially supported by Progetto di Ateneo/CSP 2016 (Immigrants, Hate and Prejudice in Social Media, S1618_L2_BOSC_01). The work of Paolo Rosso was partially funded bythe Spanish MICINN under the research project MISMIS-FAKEnHATE on MISinformation and MIScommunication in social media: FAKE news and HATE speech (PGC2018096212-B-C31).Lai, M.; Cignarella, AT.; Hernandez-Farias, DI.; Bosco, C.; Patti, V.; Rosso, P. (2020). Multilingual Stance Detection in Social Media Political Debates. Computer Speech & Language. 63:1-27. https://doi.org/10.1016/j.csl.2020.101075S12763Balahur, A., & Turchi, M. (2014). Comparative experiments using supervised learning and machine translation for multilingual sentiment analysis. Computer Speech & Language, 28(1), 56-75. doi:10.1016/j.csl.2013.03.004Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008(10), P10008. doi:10.1088/1742-5468/2008/10/p10008Boiy, E., & Moens, M.-F. (2008). A machine learning approach to sentiment analysis in multilingual Web texts. Information Retrieval, 12(5), 526-558. doi:10.1007/s10791-008-9070-zDellaPosta, D., Shi, Y., & Macy, M. (2015). Why Do Liberals Drink Lattes? American Journal of Sociology, 120(5), 1473-1511. doi:10.1086/681254Küçük, D., Can, F., 2019. A tweet dataset annotated for named entity recognition and stance detection. arXiv preprint arXiv:1901.04787. Available at: https://arxiv.org.Mohammad, S. M., & Turney, P. D. (2012). CROWDSOURCING A WORD-EMOTION ASSOCIATION LEXICON. Computational Intelligence, 29(3), 436-465. doi:10.1111/j.1467-8640.2012.00460.xMohammad, S. M., Sobhani, P., & Kiritchenko, S. (2017). Stance and Sentiment in Tweets. ACM Transactions on Internet Technology, 17(3), 1-23. doi:10.1145/3003433Raghavan, U. N., Albert, R., & Kumara, S. (2007). Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks. Physical Review E, 76(3). doi:10.1103/physreve.76.036106Vychegzhanin, S. V., & Kotelnikov, E. V. (2019). Stance Detection Based on Ensembles of Classifiers. Programming and Computer Software, 45(5), 228-240. doi:10.1134/s0361768819050074West, D. M. (1991). Polling effects in election campaigns. Political Behavior, 13(2), 151-163. doi:10.1007/bf00992294Whissell, C. (2009). Using the Revised Dictionary of Affect in Language to Quantify the Emotional Undertones of Samples of Natural Language. Psychological Reports, 105(2), 509-521. doi:10.2466/pr0.105.2.509-521Zappavigna, M. (2015). Searchable talk: the linguistic functions of hashtags. Social Semiotics, 25(3), 274-291. doi:10.1080/10350330.2014.99694

Irony and Sarcasm Detection in Twitter: The Role of Affective Content

Tesis por compendioSocial media platforms, like Twitter, offer a face-saving ability that allows users to express themselves employing figurative language devices such as irony to achieve different communication purposes. Dealing with such kind of content represents a big challenge for computational linguistics. Irony is closely associated with the indirect expression of feelings, emotions and evaluations. Interest in detecting the presence of irony in social media texts has grown significantly in the recent years. In this thesis, we introduce the problem of detecting irony in social media under a computational linguistics perspective. We propose to address this task by focusing, in particular, on the role of affective information for detecting the presence of such figurative language device. Attempting to take advantage of the subjective intrinsic value enclosed in ironic expressions, we present a novel model, called emotIDM, for detecting irony relying on a wide range of affective features. For characterising an ironic utterance, we used an extensive set of resources covering different facets of affect from sentiment to finer-grained emotions. Results show that emotIDM has a competitive performance across the experiments carried out, validating the effectiveness of the proposed approach. Another objective of the thesis is to investigate the differences among tweets labeled with #irony and #sarcasm. Our aim is to contribute to the less investigated topic in computational linguistics on the separation between irony and sarcasm in social media, again, with a special focus on affective features. We also studied a less explored hashtag: #not. We find data-driven arguments on the differences among tweets containing these hashtags, suggesting that the above mentioned hashtags are used to refer different figurative language devices. We identify promising features based on affect-related phenomena for discriminating among different kinds of figurative language devices. We also analyse the role of polarity reversal in tweets containing ironic hashtags, observing that the impact of such phenomenon varies. In the case of tweets labeled with #sarcasm often there is a full reversal, whereas in the case of those tagged with #irony there is an attenuation of the polarity. We analyse the impact of irony and sarcasm on sentiment analysis, observing a drop in the performance of NLP systems developed for this task when irony is present. Therefore, we explored the possible use of our findings in irony detection for the development of an irony-aware sentiment analysis system, assuming that the identification of ironic content could help to improve the correct identification of sentiment polarity. To this aim, we incorporated emotIDM into a pipeline for determining the polarity of a given Twitter message. We compared our results with the state of the art determined by the "Semeval-2015 Task 11" shared task, demonstrating the relevance of considering affective information together with features alerting on the presence of irony for performing sentiment analysis of figurative language for this kind of social media texts. To summarize, we demonstrated the usefulness of exploiting different facets of affective information for dealing with the presence of irony in Twitter.Las plataformas de redes sociales, como Twitter, ofrecen a los usuarios la posibilidad de expresarse de forma libre y espontanea haciendo uso de diferentes recursos lingüísticos como la ironía para lograr diferentes propósitos de comunicación. Manejar ese tipo de contenido representa un gran reto para la lingüística computacional. La ironía está estrechamente vinculada con la expresión indirecta de sentimientos, emociones y evaluaciones. El interés en detectar la presencia de ironía en textos de redes sociales ha aumentado significativamente en los últimos años. En esta tesis, introducimos el problema de detección de ironía en redes sociales desde una perspectiva de la lingüística computacional. Proponemos abordar dicha tarea enfocándonos, particularmente, en el rol de información relativa al afecto y las emociones para detectar la presencia de dicho recurso lingüístico. Con la intención de aprovechar el valor intrínseco de subjetividad contenido en las expresiones irónicas, presentamos un modelo para detectar la presencia de ironía denominado emotIDM, el cual está basado en una amplia variedad de rasgos afectivos. Para caracterizar instancias irónicas, utilizamos un amplio conjunto de recursos que cubren diferentes ámbitos afectivos: desde sentimientos (positivos o negativos) hasta emociones específicas definidas con una granularidad fina. Los resultados obtenidos muestran que emotIDM tiene un desempeño competitivo en los experimentos realizados, validando la efectividad del enfoque propuesto. Otro objetivo de la tesis es investigar las diferencias entre tweets etiquetados con #irony y #sarcasm. Nuestra finalidad es contribuir a un tema menos investigado en lingüística computacional: la separación entre el uso de ironía y sarcasmo en redes sociales, con especial énfasis en rasgos afectivos. Además, estudiamos un hashtag que ha sido menos analizado: #not. Nuestros resultados parecen evidenciar que existen diferencias entre los tweets que contienen dichos hashtags, sugiriendo que son utilizados para hacer referencia de diferentes recursos lingüísticos. Identificamos un conjunto de características basadas en diferentes fenómenos afectivos que parecen ser útiles para discriminar entre diferentes tipos de recursos lingüísticos. Adicionalmente analizamos la reversión de polaridad en tweets que contienen hashtags irónicos, observamos que el impacto de dicho fenómeno es diferente en cada uno de ellos. En el caso de los tweets que están etiquetados con el hashtag #sarcasm, a menudo hay una reversión total, mientras que en el caso de los tweets etiquetados con el hashtag #irony se produce una atenuación de la polaridad. Llevamos a cabo un estudio del impacto de la ironía y el sarcasmo en el análisis de sentimientos, observamos una disminución en el rendimiento de los sistemas de PLN desarrollados para dicha tarea cuando la ironía está presente. Por consiguiente, exploramos la posibilidad de utilizar nuestros resultados en detección de ironía para el desarrollo de un sistema de análisis de sentimientos que considere de la presencia de ironía, suponiendo que la detección de contenido irónico podría ayudar a mejorar la correcta identificación del sentimiento expresado en un texto dado. Con este objetivo, incorporamos emotIDM como la primera fase en un sistema de análisis de sentimientos para determinar la polaridad de mensajes en Twitter. Comparamos nuestros resultados con el estado del arte establecido en la tarea de evaluación "Semeval-2015 Task 11", demostrando la importancia de utilizar información afectiva en conjunto con características que alertan de la presencia de la ironía para desempeñar análisis de sentimientos en textos con lenguaje figurado que provienen de redes sociales. En resumen, demostramos la utilidad de aprovechar diferentes aspectos de información relativa al afecto y las emociones para tratar cuestiones relativas a la presencia de la ironíLes plataformes de xarxes socials, com Twitter, oferixen als usuaris la possibilitat d'expressar-se de forma lliure i espontània fent ús de diferents recursos lingüístics com la ironia per aconseguir diferents propòsits de comunicació. Manejar aquest tipus de contingut representa un gran repte per a la lingüística computacional. La ironia està estretament vinculada amb l'expressió indirecta de sentiments, emocions i avaluacions. L'interés a detectar la presència d'ironia en textos de xarxes socials ha augmentat significativament en els últims anys. En aquesta tesi, introduïm el problema de detecció d'ironia en xarxes socials des de la perspectiva de la lingüística computacional. Proposem abordar aquesta tasca enfocant-nos, particularment, en el rol d'informació relativa a l'afecte i les emocions per detectar la presència d'aquest recurs lingüístic. Amb la intenció d'aprofitar el valor intrínsec de subjectivitat contingut en les expressions iròniques, presentem un model per a detectar la presència d'ironia denominat emotIDM, el qual està basat en una àmplia varietat de trets afectius. Per caracteritzar instàncies iròniques, utilitzàrem un ampli conjunt de recursos que cobrixen diferents àmbits afectius: des de sentiments (positius o negatius) fins emocions específiques definides de forma molt detallada. Els resultats obtinguts mostres que emotIDM té un rendiment competitiu en els experiments realitzats, validant l'efectivitat de l'enfocament proposat. Un altre objectiu de la tesi és investigar les diferències entre tweets etiquetats com a #irony i #sarcasm. La nostra finalitat és contribuir a un tema menys investigat en lingüística computacional: la separació entre l'ús d'ironia i sarcasme en xarxes socials, amb especial èmfasi amb els trets afectius. A més, estudiem un hashtag que ha sigut menys estudiat: #not. Els nostres resultats pareixen evidenciar que existixen diferències entre els tweets que contenen els hashtags esmentats, cosa que suggerix que s'utilitzen per fer referència de diferents recursos lingüístics. Identifiquem un conjunt de característiques basades en diferents fenòmens afectius que pareixen ser útils per a discriminar entre diferents tipus de recursos lingüístics. Addicionalment analitzem la reversió de polaritat en tweets que continguen hashtags irònics, observant que l'impacte del fenomen esmentat és diferent per a cadascun d'ells. En el cas dels tweet que estan etiquetats amb el hashtag #sarcasm, a sovint hi ha una reversió total, mentre que en el cas dels tweets etiquetats amb el hashtag #irony es produïx una atenuació de polaritat. Duem a terme un estudi de l'impacte de la ironia i el sarcasme en l'anàlisi de sentiments, on observem una disminució en el rendiment dels sistemes de PLN desenvolupats per a aquestes tasques quan la ironia està present. Per consegüent, vam explorar la possibilitat d'utilitzar els nostres resultats en detecció d'ironia per a desenvolupar un sistema d'anàlisi de sentiments que considere la presència d'ironia, suposant que la detecció de contingut irònic podria ajudar a millorar la correcta identificació del sentiment expressat en un text donat. Amb aquest objectiu, incorporem emotIDM com la primera fase en un sistema d'anàlisi de sentiments per determinar la polaritat de missatges en Twitter. Hem comparat els nostres resultats amb l'estat de l'art establert en la tasca d'avaluació "Semeval-2015 Task 11", demostrant la importància d'utilitzar informació afectiva en conjunt amb característiques que alerten de la presència de la ironia per exercir anàlisi de sentiments en textos amb llenguatge figurat que provenen de xarxes socials. En resum, hem demostrat la utilitat d'aprofitar diferents aspectes d'informació relativa a l'afecte i les emocions per tractar qüestions relatives a la presència d'ironia en Twitter.Hernández Farias, DI. (2017). Irony and Sarcasm Detection in Twitter: The Role of Affective Content [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/90544TESISCompendi