Natural Language Processing using Deep Learning in Social Media

[ES] En los últimos años, los modelos de aprendizaje automático profundo (AP) han revolucionado los sistemas de procesamiento de lenguaje natural (PLN). Hemos sido testigos de un avance formidable en las capacidades de estos sistemas y actualmente podemos encontrar sistemas que integran modelos PLN de manera ubicua. Algunos ejemplos de estos modelos con los que interaccionamos a diario incluyen modelos que determinan la intención de la persona que escribió un texto, el sentimiento que pretende comunicar un tweet o nuestra ideología política a partir de lo que compartimos en redes sociales. En esta tesis se han propuestos distintos modelos de PNL que abordan tareas que estudian el texto que se comparte en redes sociales. En concreto, este trabajo se centra en dos tareas fundamentalmente: el análisis de sentimientos y el reconocimiento de la personalidad de la persona autora de un texto. La tarea de analizar el sentimiento expresado en un texto es uno de los problemas principales en el PNL y consiste en determinar la polaridad que un texto pretende comunicar. Se trata por lo tanto de una tarea estudiada en profundidad de la cual disponemos de una vasta cantidad de recursos y modelos. Por el contrario, el problema del reconocimiento de personalidad es una tarea revolucionaria que tiene como objetivo determinar la personalidad de los usuarios considerando su estilo de escritura. El estudio de esta tarea es más marginal por lo que disponemos de menos recursos para abordarla pero que no obstante presenta un gran potencial. A pesar de que el enfoque principal de este trabajo fue el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo, también hemos propuesto modelos basados en recursos lingüísticos y modelos clásicos del aprendizaje automático. Estos últimos modelos nos han permitido explorar las sutilezas de distintos elementos lingüísticos como por ejemplo el impacto que tienen las emociones en la clasificación correcta del sentimiento expresado en un texto. Posteriormente, tras estos trabajos iniciales se desarrollaron modelos AP, en particular, Redes neuronales convolucionales (RNC) que fueron aplicadas a las tareas previamente citadas. En el caso del reconocimiento de la personalidad, se han comparado modelos clásicos del aprendizaje automático con modelos de aprendizaje profundo, pudiendo establecer una comparativa bajo las mismas premisas. Cabe destacar que el PNL ha evolucionado drásticamente en los últimos años gracias al desarrollo de campañas de evaluación pública, donde múltiples equipos de investigación comparan las capacidades de los modelos que proponen en las mismas condiciones. La mayoría de los modelos presentados en esta tesis fueron o bien evaluados mediante campañas de evaluación públicas, o bien emplearon la configuración de una campaña pública previamente celebrada. Siendo conscientes, por lo tanto, de la importancia de estas campañas para el avance del PNL, desarrollamos una campaña de evaluación pública cuyo objetivo era clasificar el tema tratado en un tweet, para lo cual recogimos y etiquetamos un nuevo conjunto de datos. A medida que avanzabamos en el desarrollo del trabajo de esta tesis, decidimos estudiar en profundidad como las RNC se aplicaban a las tareas de PNL. En este sentido, se exploraron dos líneas de trabajo. En primer lugar, propusimos un método de relleno semántico para RNC, que plantea una nueva manera de representar el texto para resolver tareas de PNL. Y en segundo lugar, se introdujo un marco teórico para abordar una de las críticas más frecuentes del aprendizaje profundo, el cual es la falta de interpretabilidad. Este marco busca visualizar qué patrones léxicos, si los hay, han sido aprendidos por la red para clasificar un texto.[CA] En els últims anys, els models d'aprenentatge automàtic profund (AP) han revolucionat els sistemes de processament de llenguatge natural (PLN). Hem estat testimonis d'un avanç formidable en les capacitats d'aquests sistemes i actualment podem trobar sistemes que integren models PLN de manera ubiqua. Alguns exemples d'aquests models amb els quals interaccionem diàriament inclouen models que determinen la intenció de la persona que va escriure un text, el sentiment que pretén comunicar un tweet o la nostra ideologia política a partir del que compartim en xarxes socials. En aquesta tesi s'han proposats diferents models de PNL que aborden tasques que estudien el text que es comparteix en xarxes socials. En concret, aquest treball se centra en dues tasques fonamentalment: l'anàlisi de sentiments i el reconeixement de la personalitat de la persona autora d'un text. La tasca d'analitzar el sentiment expressat en un text és un dels problemes principals en el PNL i consisteix a determinar la polaritat que un text pretén comunicar. Es tracta per tant d'una tasca estudiada en profunditat de la qual disposem d'una vasta quantitat de recursos i models. Per contra, el problema del reconeixement de la personalitat és una tasca revolucionària que té com a objectiu determinar la personalitat dels usuaris considerant el seu estil d'escriptura. L'estudi d'aquesta tasca és més marginal i en conseqüència disposem de menys recursos per abordar-la però no obstant i això presenta un gran potencial. Tot i que el fouc principal d'aquest treball va ser el desenvolupament de models d'aprenentatge profund, també hem proposat models basats en recursos lingüístics i models clàssics de l'aprenentatge automàtic. Aquests últims models ens han permès explorar les subtileses de diferents elements lingüístics com ara l'impacte que tenen les emocions en la classificació correcta del sentiment expressat en un text. Posteriorment, després d'aquests treballs inicials es van desenvolupar models AP, en particular, Xarxes neuronals convolucionals (XNC) que van ser aplicades a les tasques prèviament esmentades. En el cas de el reconeixement de la personalitat, s'han comparat models clàssics de l'aprenentatge automàtic amb models d'aprenentatge profund la qual cosa a permet establir una comparativa de les dos aproximacions sota les mateixes premisses. Cal remarcar que el PNL ha evolucionat dràsticament en els últims anys gràcies a el desenvolupament de campanyes d'avaluació pública on múltiples equips d'investigació comparen les capacitats dels models que proposen sota les mateixes condicions. La majoria dels models presentats en aquesta tesi van ser o bé avaluats mitjançant campanyes d'avaluació públiques, o bé s'ha emprat la configuració d'una campanya pública prèviament celebrada. Sent conscients, per tant, de la importància d'aquestes campanyes per a l'avanç del PNL, vam desenvolupar una campanya d'avaluació pública on l'objectiu era classificar el tema tractat en un tweet, per a la qual cosa vam recollir i etiquetar un nou conjunt de dades. A mesura que avançàvem en el desenvolupament del treball d'aquesta tesi, vam decidir estudiar en profunditat com les XNC s'apliquen a les tasques de PNL. En aquest sentit, es van explorar dues línies de treball.En primer lloc, vam proposar un mètode d'emplenament semàntic per RNC, que planteja una nova manera de representar el text per resoldre tasques de PNL. I en segon lloc, es va introduir un marc teòric per abordar una de les crítiques més freqüents de l'aprenentatge profund, el qual és la falta de interpretabilitat. Aquest marc cerca visualitzar quins patrons lèxics, si n'hi han, han estat apresos per la xarxa per classificar un text.[EN] In the last years, Deep Learning (DL) has revolutionised the potential of automatic systems that handle Natural Language Processing (NLP) tasks. We have witnessed a tremendous advance in the performance of these systems. Nowadays, we found embedded systems ubiquitously, determining the intent of the text we write, the sentiment of our tweets or our political views, for citing some examples. In this thesis, we proposed several NLP models for addressing tasks that deal with social media text. Concretely, this work is focused mainly on Sentiment Analysis and Personality Recognition tasks. Sentiment Analysis is one of the leading problems in NLP, consists of determining the polarity of a text, and it is a well-known task where the number of resources and models proposed is vast. In contrast, Personality Recognition is a breakthrough task that aims to determine the users' personality using their writing style, but it is more a niche task with fewer resources designed ad-hoc but with great potential. Despite the fact that the principal focus of this work was on the development of Deep Learning models, we have also proposed models based on linguistic resources and classical Machine Learning models. Moreover, in this more straightforward setup, we have explored the nuances of different language devices, such as the impact of emotions in the correct classification of the sentiment expressed in a text. Afterwards, DL models were developed, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), to address previously described tasks. In the case of Personality Recognition, we explored the two approaches, which allowed us to compare the models under the same circumstances. Noteworthy, NLP has evolved dramatically in the last years through the development of public evaluation campaigns, where multiple research teams compare the performance of their approaches under the same conditions. Most of the models here presented were either assessed in an evaluation task or either used their setup. Recognising the importance of this effort, we curated and developed an evaluation campaign for classifying political tweets. In addition, as we advanced in the development of this work, we decided to study in-depth CNNs applied to NLP tasks. Two lines of work were explored in this regard. Firstly, we proposed a semantic-based padding method for CNNs, which addresses how to represent text more appropriately for solving NLP tasks. Secondly, a theoretical framework was introduced for tackling one of the most frequent critics of Deep Learning: interpretability. This framework seeks to visualise what lexical patterns, if any, the CNN is learning in order to classify a sentence. In summary, the main achievements presented in this thesis are: - The organisation of an evaluation campaign for Topic Classification from texts gathered from social media. - The proposal of several Machine Learning models tackling the Sentiment Analysis task from social media. Besides, a study of the impact of linguistic devices such as figurative language in the task is presented. - The development of a model for inferring the personality of a developer provided the source code that they have written. - The study of Personality Recognition tasks from social media following two different approaches, models based on machine learning algorithms and handcrafted features, and models based on CNNs were proposed and compared both approaches. - The introduction of new semantic-based paddings for optimising how the text was represented in CNNs. - The definition of a theoretical framework to provide interpretable information to what CNNs were learning internally.Giménez Fayos, MT. (2021). Natural Language Processing using Deep Learning in Social Media [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/172164TESI

Social Media Analysis for Social Good

Data on social media is abundant and offers valuable information that can be utilised for a range of purposes. Users share their experiences and opinions on various topics, ranging from their personal life to the community and the world, in real-time. In comparison to conventional data sources, social media is cost-effective to obtain, is up-to-date and reaches a larger audience. By analysing this rich data source, it can contribute to solving societal issues and promote social impact in an equitable manner. In this thesis, I present my research in exploring innovative applications using \ac{NLP} and machine learning to identify patterns and extract actionable insights from social media data to ultimately make a positive impact on society. First, I evaluate the impact of an intervention program aimed at promoting inclusive and equitable learning opportunities for underrepresented communities using social media data. Second, I develop EmoBERT, an emotion-based variant of the BERT model, for detecting fine-grained emotions to gauge the well-being of a population during significant disease outbreaks. Third, to improve public health surveillance on social media, I demonstrate how emotions expressed in social media posts can be incorporated into health mention classification using an intermediate task fine-tuning and multi-feature fusion approach. I also propose a multi-task learning framework to model the literal meanings of disease and symptom words to enhance the classification of health mentions. Fourth, I create a new health mention dataset to address the imbalance in health data availability between developing and developed countries, providing a benchmark alternative to the traditional standards used in digital health research. Finally, I leverage the power of pretrained language models to analyse religious activities, recognised as social determinants of health, during disease outbreaks

“The Rodney Dangerfield of Stylistic Devices”: End-to-End Detection and Extraction of Vossian Antonomasia Using Neural Networks

Vossian Antonomasia (VA) is a well-known stylistic device based on attributing a certain property to a person by relating them to another person who is famous for this property. Although the morphological and semantic characteristics of this phenomenon have long been the subject of linguistic research, little is known about its distribution. In this paper, we describe end-to-end approaches for detecting and extracting VA expressions from large news corpora in order to study VA more broadly. We present two types of approaches: binary sentence classifiers that detect whether or not a sentence contains a VA expression, and sequence tagging of all parts of a VA on the word level, enabling their extraction. All models are based on neural networks and outperform previous approaches, best results are obtained with a fine-tuned BERT model. Furthermore, we study the impact of training data size and class imbalance by adding negative (and possibly noisy) instances to the training data. We also evaluate the models' performance on out-of-corpus and real-world data and analyze the ability of the sequence tagging model to generalize in terms of new entity types and syntactic patterns. Copyright © 2022 Schwab, Jäschke and Fischer

Sentiment Analysis Framework and Its Application in Geopolitical Scenarios

Sentiment analysis or opinion mining involves systamtically extracting, identifying and quantifying subjective information using text analysis and natural language processing algorithms. The paper explores the recent research work in the field of sentiment analysis and categorizes the work into five unique domains. This paper proposes a three stage sentiment analysis framework involving the data gathering, data preparation and the sentiment analysis phases. The proposed framework is applied to the tweets on the Russia-Ukraine conflict in order to understand the current sentiment of the twitterati towards the conflict. The analysis was performed using lexicon based approach and machine learning based approach. The results of the analysis indicate that the machine learning approach provides better performance compared to lexicon based approach. Sentiment analysis also shows that there is still an overall negative sentiment towards the war

Attention-based Approaches for Text Analytics in Social Media and Automatic Summarization

[ES] Hoy en día, la sociedad tiene acceso y posibilidad de contribuir a grandes cantidades de contenidos presentes en Internet, como redes sociales, periódicos online, foros, blogs o plataformas de contenido multimedia. Todo este tipo de medios han tenido, durante los últimos años, un impacto abrumador en el día a día de individuos y organizaciones, siendo actualmente medios predominantes para compartir, debatir y analizar contenidos online. Por este motivo, resulta de interés trabajar sobre este tipo de plataformas, desde diferentes puntos de vista, bajo el paraguas del Procesamiento del Lenguaje Natural. En esta tesis nos centramos en dos áreas amplias dentro de este campo, aplicadas al análisis de contenido en línea: análisis de texto en redes sociales y resumen automático. En paralelo, las redes neuronales también son un tema central de esta tesis, donde toda la experimentación se ha realizado utilizando enfoques de aprendizaje profundo, principalmente basados en mecanismos de atención. Además, trabajamos mayoritariamente con el idioma español, por ser un idioma poco explorado y de gran interés para los proyectos de investigación en los que participamos. Por un lado, para el análisis de texto en redes sociales, nos enfocamos en tareas de análisis afectivo, incluyendo análisis de sentimientos y detección de emociones, junto con el análisis de la ironía. En este sentido, se presenta un enfoque basado en Transformer Encoders, que consiste en contextualizar \textit{word embeddings} pre-entrenados con tweets en español, para abordar tareas de análisis de sentimiento y detección de ironía. También proponemos el uso de métricas de evaluación como funciones de pérdida, con el fin de entrenar redes neuronales, para reducir el impacto del desequilibrio de clases en tareas \textit{multi-class} y \textit{multi-label} de detección de emociones. Adicionalmente, se presenta una especialización de BERT tanto para el idioma español como para el dominio de Twitter, que tiene en cuenta la coherencia entre tweets en conversaciones de Twitter. El desempeño de todos estos enfoques ha sido probado con diferentes corpus, a partir de varios \textit{benchmarks} de referencia, mostrando resultados muy competitivos en todas las tareas abordadas. Por otro lado, nos centramos en el resumen extractivo de artículos periodísticos y de programas televisivos de debate. Con respecto al resumen de artículos, se presenta un marco teórico para el resumen extractivo, basado en redes jerárquicas siamesas con mecanismos de atención. También presentamos dos instancias de este marco: \textit{Siamese Hierarchical Attention Networks} y \textit{Siamese Hierarchical Transformer Encoders}. Estos sistemas han sido evaluados en los corpora CNN/DailyMail y NewsRoom, obteniendo resultados competitivos en comparación con otros enfoques extractivos coetáneos. Con respecto a los programas de debate, se ha propuesto una tarea que consiste en resumir las intervenciones transcritas de los ponentes, sobre un tema determinado, en el programa "La Noche en 24 Horas". Además, se propone un corpus de artículos periodísticos, recogidos de varios periódicos españoles en línea, con el fin de estudiar la transferibilidad de los enfoques propuestos, entre artículos e intervenciones de los participantes en los debates. Este enfoque muestra mejores resultados que otras técnicas extractivas, junto con una transferibilidad de dominio muy prometedora.[CA] Avui en dia, la societat té accés i possibilitat de contribuir a grans quantitats de continguts presents a Internet, com xarxes socials, diaris online, fòrums, blocs o plataformes de contingut multimèdia. Tot aquest tipus de mitjans han tingut, durant els darrers anys, un impacte aclaparador en el dia a dia d'individus i organitzacions, sent actualment mitjans predominants per compartir, debatre i analitzar continguts en línia. Per aquest motiu, resulta d'interès treballar sobre aquest tipus de plataformes, des de diferents punts de vista, sota el paraigua de l'Processament de el Llenguatge Natural. En aquesta tesi ens centrem en dues àrees àmplies dins d'aquest camp, aplicades a l'anàlisi de contingut en línia: anàlisi de text en xarxes socials i resum automàtic. En paral·lel, les xarxes neuronals també són un tema central d'aquesta tesi, on tota l'experimentació s'ha realitzat utilitzant enfocaments d'aprenentatge profund, principalment basats en mecanismes d'atenció. A més, treballem majoritàriament amb l'idioma espanyol, per ser un idioma poc explorat i de gran interès per als projectes de recerca en els que participem. D'una banda, per a l'anàlisi de text en xarxes socials, ens enfoquem en tasques d'anàlisi afectiu, incloent anàlisi de sentiments i detecció d'emocions, juntament amb l'anàlisi de la ironia. En aquest sentit, es presenta una aproximació basada en Transformer Encoders, que consisteix en contextualitzar \textit{word embeddings} pre-entrenats amb tweets en espanyol, per abordar tasques d'anàlisi de sentiment i detecció d'ironia. També proposem l'ús de mètriques d'avaluació com a funcions de pèrdua, per tal d'entrenar xarxes neuronals, per reduir l'impacte de l'desequilibri de classes en tasques \textit{multi-class} i \textit{multi-label} de detecció d'emocions. Addicionalment, es presenta una especialització de BERT tant per l'idioma espanyol com per al domini de Twitter, que té en compte la coherència entre tweets en converses de Twitter. El comportament de tots aquests enfocaments s'ha provat amb diferents corpus, a partir de diversos \textit{benchmarks} de referència, mostrant resultats molt competitius en totes les tasques abordades. D'altra banda, ens centrem en el resum extractiu d'articles periodístics i de programes televisius de debat. Pel que fa a l'resum d'articles, es presenta un marc teòric per al resum extractiu, basat en xarxes jeràrquiques siameses amb mecanismes d'atenció. També presentem dues instàncies d'aquest marc: \textit{Siamese Hierarchical Attention Networks} i \textit{Siamese Hierarchical Transformer Encoders}. Aquests sistemes s'han avaluat en els corpora CNN/DailyMail i Newsroom, obtenint resultats competitius en comparació amb altres enfocaments extractius coetanis. Pel que fa als programes de debat, s'ha proposat una tasca que consisteix a resumir les intervencions transcrites dels ponents, sobre un tema determinat, al programa "La Noche en 24 Horas". A més, es proposa un corpus d'articles periodístics, recollits de diversos diaris espanyols en línia, per tal d'estudiar la transferibilitat dels enfocaments proposats, entre articles i intervencions dels participants en els debats. Aquesta aproximació mostra millors resultats que altres tècniques extractives, juntament amb una transferibilitat de domini molt prometedora.[EN] Nowadays, society has access, and the possibility to contribute, to large amounts of the content present on the internet, such as social networks, online newspapers, forums, blogs, or multimedia content platforms. These platforms have had, during the last years, an overwhelming impact on the daily life of individuals and organizations, becoming the predominant ways for sharing, discussing, and analyzing online content. Therefore, it is very interesting to work with these platforms, from different points of view, under the umbrella of Natural Language Processing. In this thesis, we focus on two broad areas inside this field, applied to analyze online content: text analytics in social media and automatic summarization. Neural networks are also a central topic in this thesis, where all the experimentation has been performed by using deep learning approaches, mainly based on attention mechanisms. Besides, we mostly work with the Spanish language, due to it is an interesting and underexplored language with a great interest in the research projects we participated in. On the one hand, for text analytics in social media, we focused on affective analysis tasks, including sentiment analysis and emotion detection, along with the analysis of the irony. In this regard, an approach based on Transformer Encoders, based on contextualizing pretrained Spanish word embeddings from Twitter, to address sentiment analysis and irony detection tasks, is presented. We also propose the use of evaluation metrics as loss functions, in order to train neural networks for reducing the impact of the class imbalance in multi-class and multi-label emotion detection tasks. Additionally, a specialization of BERT both for the Spanish language and the Twitter domain, that takes into account inter-sentence coherence in Twitter conversation flows, is presented. The performance of all these approaches has been tested with different corpora, from several reference evaluation benchmarks, showing very competitive results in all the tasks addressed. On the other hand, we focused on extractive summarization of news articles and TV talk shows. Regarding the summarization of news articles, a theoretical framework for extractive summarization, based on siamese hierarchical networks with attention mechanisms, is presented. Also, we present two instantiations of this framework: Siamese Hierarchical Attention Networks and Siamese Hierarchical Transformer Encoders. These systems were evaluated on the CNN/DailyMail and the NewsRoom corpora, obtaining competitive results in comparison to other contemporary extractive approaches. Concerning the TV talk shows, we proposed a text summarization task, for summarizing the transcribed interventions of the speakers, about a given topic, in the Spanish TV talk shows of the ``La Noche en 24 Horas" program. In addition, a corpus of news articles, collected from several Spanish online newspapers, is proposed, in order to study the domain transferability of siamese hierarchical approaches, between news articles and interventions of debate participants. This approach shows better results than other extractive techniques, along with a very promising domain transferability.González Barba, JÁ. (2021). Attention-based Approaches for Text Analytics in Social Media and Automatic Summarization [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/172245TESI

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