Misspelled queries in cross-language IR: analysis and management

Este artículo estudia el impacto de los errores ortográficos en las consultas sobre el rendimiento de los sistemas de recuperación de información multilingüe, proponiendo dos estrategias para su tratamiento: el empleo de técnicas de corrección ortográfica automática y la utilización de n-gramas de caracteres como términos índice y unidad de traducción, para así aprovecharnos de su robustez inherente. Los resultados demuestran la sensibilidad de estos sistemas frente a dichos errores así como la efectividad de las soluciones propuestas. Hasta donde alcanza nuestro conocimiento no existen trabajos similares en el ámbito multilingüe.This paper studies the impact of misspelled queries on the performance of Cross-Language Information Retrieval systems and proposes two strategies for dealing with them: the use of automatic spelling correction techniques and the use of character n-grams both as index terms and translation units, thus allowing to take advantage of their inherent robustness. Our results demonstrate the sensitivity of these systems to such errors and the effectiveness of the proposed solutions. To the best of our knowledge there are no similar jobs in the cross-language field.Trabajo parcialmente subvencionado por el Ministerio de Economía y Competitividad y FEDER (proyectos TIN2010-18552-C03-01 y TIN2010-18552-C03-02) y por la Xunta de Galicia (ayudas CN 2012/008, CN 2012/317 y CN 2012/319)

Una revisión del análisis político mediante la web social

En los países democráticos, conocer la intención de voto de los ciudadanos y las valoraciones de los principales partidos y líderes políticos es de gran interés tanto para los propios partidos como para los medios de comunicación y el público en general. Para ello se han utilizado tradicionalmente costosas encuestas personales. El auge de las redes sociales, principalmente Twitter, permite pensar en ellas como una alternativa barata a las encuestas. En este trabajo, revisamos la bibliografía científica más relevante en este ámbito, poniendo especial énfasis en el caso español.In democratic countries, forecasting the voting intentions of citizens and knowing their opinions on major political parties and leaders is of great interest to the parties themselves, to the media, and to the general public. Traditionally, expensive polls based on personal interviews have been used for this purpose. The rise of social networks, particularly Twitter, allows us to consider them as a cheap alternative. In this paper, we review the relevant scientific bibliographic references in this area, with special emphasis on the Spanish case.This research is partially supported by Ministerio de Economía y Competitividad (FFI2014-51978-C2). David Vilares is partially funded by the Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (FPU13/01180)

Bertinho: Representaciones BERT para el gallego

This paper presents a monolingual BERT model for Galician. We follow the recent trend that shows that it is feasible to build robust monolingual BERT models even for relatively low-resource languages, while performing better than the well-known official multilingual BERT (mBERT). More particularly, we release two monolingual Galician BERT models, built using 6 and 12 transformer layers, respectively; trained with limited resources (~45 million tokens on a single GPU of 24GB). We then provide an exhaustive evaluation on a number of tasks such as POS-tagging, dependency parsing and named entity recognition. For this purpose, all these tasks are cast in a pure sequence labeling setup in order to run BERT without the need to include any additional layers on top of it (we only use an output classification layer to map the contextualized representations into the predicted label). The experiments show that our models, especially the 12-layer one, outperform the results of mBERT in most tasks.Este artículo presenta un modelo BERT monolingüe para el gallego. Nos basamos en la tendencia actual que ha demostrado que es posible crear modelos BERT monolingües robustos incluso para aquellos idiomas para los que hay una relativa escasez de recursos, funcionando éstos mejor que el modelo BERT multilingüe oficial (mBERT). Concretamente, liberamos dos modelos monolingües para el gallego, creados con 6 y 12 capas de transformers, respectivamente, y entrenados con una limitada cantidad de recursos (~45 millones de palabras sobre una única GPU de 24GB.) Para evaluarlos realizamos un conjunto exhaustivo de experimentos en tareas como análisis morfosintáctico, análisis sintáctico de dependencias o reconocimiento de entidades. Para ello, abordamos estas tareas como etiquetado de secuencias, con el objetivo de ejecutar los modelos BERT sin la necesidad de incluir ninguna capa adicional (únicamente se añade la capa de salida encargada de transformar las representaciones contextualizadas en la etiqueta predicha). Los experimentos muestran que nuestros modelos, especialmente el de 12 capas, mejoran los resultados de mBERT en la mayor parte de las tareas.This work has received funding from the European Research Council (ERC), which has funded this research under the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme (FASTPARSE, grant agreement No 714150), from MINECO (ANSWER-ASAP, TIN2017-85160-C2-1-R), from Xunta de Galicia (ED431C 2020/11), from Centro de Investigación de Galicia `CITIC', funded by Xunta de Galicia and the European Union (European Regional Development Fund- Galicia 2014-2020 Program), by grant ED431G 2019/01, and by Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes (CiTIUS), ERDF 2014-2020: Call ED431G 2019/04. DV is supported by a 2020 Leonardo Grant for Researchers and Cultural Creators from the BBVA Foundation. MG is supported by a Ramón y Cajal grant (RYC2019-028473-I)

A supervised approach to opinion mining on Spanish tweets based on linguistic knowledge

En este artículo se describe un sistema para la clasificación de la polaridad de tuits escritos en español. Se adopta una aproximación híbrida, que combina conocimiento lingüístico obtenido mediante PLN con técnicas de aprendizaje automático. Como paso previo, se realiza una primera etapa de preprocesado para tratar ciertas características del uso del lenguaje en Twitter. A continuación se extrae información morfológica, sintáctica y semántica, para utilizarla posteriormente como entrada a un clasificador supervisado. La evaluación de la propuesta se lleva a cabo sobre el corpus TASS 2012, anotado para realizar tareas de clasificación con cuatro y seis categorías. Los resultados experimentales muestran un buen rendimiento para ambos casos, lo que valida la utilidad práctica de la propuesta.This article describes a system that classifies the polarity of Spanish tweets. We adopt a hybrid approach, which combines linguistic knowledge acquired by means of NLP with machine learning techniques. We carry out a preprocessing of the tweets as an initial step to address some characteristics of the language used in Twitter. Then, we apply part-of-speech tagging, dependency parsing and extraction of semantic knowledge, and we employ all that information as features for a supervised classifier. We have evaluated our proposal with the TASS 2012 corpus, which is annotated to undertake classification tasks with four and six categories. Experimental results are good in both cases and confirm the practical utility of the approach.Trabajo parcialmente financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad y FEDER (TIN2010-18552-C03-02) y por la Xunta de Galicia (CN2012/008, CN 2012/319)

Polarity classification of opinionated Spanish texts using dependency parsing

En este artículo se describe un sistema de minería de opiniones que clasifica la polaridad de textos en español. Se propone una aproximación basada en PLN que conlleva realizar una segmentación, tokenización y etiquetación de los textos para a continuación obtener la estructura sintáctica de las oraciones mediante algoritmos de análisis de dependencias. La estructura sintáctica se emplea entonces para tratar tres de las construcciones lingüísticas más significativas en el ámbito que nos ocupa: la intensificación, las oraciones subordinadas adversativas y la negación. Los resultados experimentales muestran una mejora del rendimiento con respecto a los sistemas puramente léxicos y refuerzan la idea de que el análisis sintáctico es necesario para lograr un análisis del sentimiento robusto y fiable.This article describes an opinion mining system that classifies the polarity of Spanish texts. We propose a NLP-based approach which performs segmentation, tokenization and POS tagging of texts to then obtain the syntactic structure of sentences by means of a dependency parser. The syntactic structure is then used to address three of the most significant linguistic constructions in the area in question: intensification, adversative subordinate clauses and negation. Experimental results show an improvement in performance with respect to purely lexical approaches and reinforce the idea that parsing is required to achieve a robust and reliable sentiment analysis system.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad y FEDER (TIN2010-18552-C03-02) y por la Xunta de Galicia (CN2012/008, CN 2012/319)