Detecção de posicionamento é a tarefa de automaticamente identificar se o autor de um texto é favorável, contrário, ou nem favorável e nem contrário a uma dada proposição ou alvo. Com o amplo uso do Twitter como plataforma para expressar opiniões e posicionamentos, a análise automatizada deste conteúdo torna-se de grande valia para empresas, organizações e figuras públicas. Em geral, os trabalhos que exploram tal tarefa adotam abordagens supervisionadas ou semi-supervisionadas. O presente trabalho propõe e avalia um processo não supervisionado de detecção de posicionamento em textos de tweets que tem como entrada apenas o alvo e um conjunto de tweets a rotular e é baseado em uma abordagem híbrida composta por 2 etapas: a) rotulação automática de tweets baseada em um conjunto de heurísticas e b) classificação complementar baseada em aprendizado supervisionado de máquina. A proposta tem êxito quando aplicada a figuras públicas, superando o estado-da-arte. Além disso, são avaliadas alternativas no intuito de melhorar seu desempenho quando aplicada a outros domínios, revelando a possibilidade de se empregar estratégias tais como o uso de alvos e perfis semente dependendo das características de cada domínio. / Stance Detection is the task of automatically identifying if the author of a text is in favor of the given target, against the given target, or whether neither inference is likely. With the wide use of Twitter as a platform to express opinions and stances, the automatic analysis of this content becomes of high regard for companies, organizations and public figures. In general, works that explore such task adopt supervised or semi-supervised approaches. The present work proposes and evaluates a non-supervised process to detect stance in texts of tweets that has as entry only the target and a set of tweets to classify and is based on a hybrid approach composed by 2 stages: a) automatic labelling of tweets based on a set of heuristics and b) complementary classification based on supervised machine learning. The proposal succeeds when applied to public figures, overcoming the state-of-the-art. Beyond that, some alternatives are evaluated with the intention of increasing the performance when applied to other domains, revealing the possibility of use of strategies such as using seed targets and profiles depending on each domain characteristics.

Detecção de posicionamento é a tarefa de automaticamente identificar se o autor de um texto é favorável, contrário, ou nem favorável e nem contrário a uma dada proposição ou alvo. Com o amplo uso do Twitter como plataforma para expressar opiniões e posicionamentos, a análise automatizada deste conteúdo torna-se de grande valia para empresas, organizações e figuras públicas. Em geral, os trabalhos que exploram tal tarefa adotam abordagens supervisionadas ou semi-supervisionadas. O presente trabalho propõe e avalia um processo não supervisionado de detecção de posicionamento em textos de tweets que tem como entrada apenas o alvo e um conjunto de tweets a rotular e é baseado em uma abordagem híbrida composta por 2 etapas: a) rotulação automática de tweets baseada em um conjunto de heurísticas e b) classificação complementar baseada em aprendizado supervisionado de máquina. A proposta tem êxito quando aplicada a figuras públicas, superando o estado-da-arte. Além disso, são avaliadas alternativas no intuito de melhorar seu desempenho quando aplicada a outros domínios, revelando a possibilidade de se empregar estratégias tais como o uso de alvos e perfis semente dependendo das características de cada domínio. / Stance Detection is the task of automatically identifying if the author of a text is in favor of the given target, against the given target, or whether neither inference is likely. With the wide use of Twitter as a platform to express opinions and stances, the automatic analysis of this content becomes of high regard for companies, organizations and public figures. In general, works that explore such task adopt supervised or semi-supervised approaches. The present work proposes and evaluates a non-supervised process to detect stance in texts of tweets that has as entry only the target and a set of tweets to classify and is based on a hybrid approach composed by 2 stages: a) automatic labelling of tweets based on a set of heuristics and b) complementary classification based on supervised machine learning. The proposal succeeds when applied to public figures, overcoming the state-of-the-art. Beyond that, some alternatives are evaluated with the intention of increasing the performance when applied to other domains, revealing the possibility of use of strategies such as using seed targets and profiles depending on each domain characteristics.

Detecção de posicionamento é a tarefa de automaticamente identificar se o autor de um texto é favorável, contrário, ou nem favorável e nem contrário a uma dada proposição ou alvo. Com o amplo uso do Twitter como plataforma para expressar opiniões e posicionamentos, a análise automatizada deste conteúdo torna-se de grande valia para empresas, organizações e figuras públicas. Em geral, os trabalhos que exploram tal tarefa adotam abordagens supervisionadas ou semi-supervisionadas. O presente trabalho propõe e avalia um processo não supervisionado de detecção de posicionamento em textos de tweets que tem como entrada apenas o alvo e um conjunto de tweets a rotular e é baseado em uma abordagem híbrida composta por 2 etapas: a) rotulação automática de tweets baseada em um conjunto de heurísticas e b) classificação complementar baseada em aprendizado supervisionado de máquina. A proposta tem êxito quando aplicada a figuras públicas, superando o estado-da-arte. Além disso, são avaliadas alternativas no intuito de melhorar seu desempenho quando aplicada a outros domínios, revelando a possibilidade de se empregar estratégias tais como o uso de alvos e perfis semente dependendo das características de cada domínio. / Stance Detection is the task of automatically identifying if the author of a text is in favor of the given target, against the given target, or whether neither inference is likely. With the wide use of Twitter as a platform to express opinions and stances, the automatic analysis of this content becomes of high regard for companies, organizations and public figures. In general, works that explore such task adopt supervised or semi-supervised approaches. The present work proposes and evaluates a non-supervised process to detect stance in texts of tweets that has as entry only the target and a set of tweets to classify and is based on a hybrid approach composed by 2 stages: a) automatic labelling of tweets based on a set of heuristics and b) complementary classification based on supervised machine learning. The proposal succeeds when applied to public figures, overcoming the state-of-the-art. Beyond that, some alternatives are evaluated with the intention of increasing the performance when applied to other domains, revealing the possibility of use of strategies such as using seed targets and profiles depending on each domain characteristics.

Computational approaches to opinion mining have mostly focused on polarity detection of product reviews by classifying the given text as positive, negative or neutral. While, there is less effort in the direction of socio-political opinion mining to determine favorability towards given targets of interest, particularly for social media data like news comments and tweets. In this research, we explore the task of automatically determining from the text whether the author of the text is in favor of, against, or neutral towards a proposition or target. The target may be a person, an organization, a government policy, a movement, a product, etc. Moreover, we are interested in detecting the reasons behind authors’ positions. This thesis is organized into three main parts: the first part on Twitter stance detection and interaction of stance and sentiment labels, the second part on detecting stance and the reasons behind it in online news comments, and the third part on multi-target stance classification. One may express favor (or disfavor) towards a target by using positive or negative language. Here, for the first time, we present a dataset of tweets annotated for whether the tweeter is in favor of or against pre-chosen targets, as well as for sentiment. These targets may or may not be referred to in the tweets, and they may or may not be the target of opinion in the tweets. We develop a simple stance detection system that outperforms all 19 teams that participated in a recent shared task competition on the same dataset (SemEval-2016 Task #6). Additionally, access to both stance and sentiment annotations allows us to conduct several experiments to tease out their interactions. Next, we proposed a novel framework for joint learning of stance and reasons behind it. This framework relies on topic modeling. Unlike other machine learning approaches for argument tagging which often require a large set of labeled data, our approach is minimally supervised. The extracted arguments are subsequently employed for stance classification. Furthermore, we create and make available the first dataset of online news comments manually annotated for stance and arguments. Experiments on this dataset demonstrate the benefits of using topic modeling, particularly Non-Negative Matrix Factorization, for argument detection. Previous models for stance classification often treat each target independently, ignoring the potential (sometimes very strong) dependency that could exist among targets. However, in many applications, there exist natural dependencies among targets. In this research, we relieve such independence assumptions in order to jointly model the stance expressed towards multiple targets. We present a new dataset that we built for this task and make it publicly available. Next, we show that an attention-based encoder-decoder framework is very effective for this problem, outperforming several alternatives that jointly learn dependent subjectivity through cascading classification or multi-task learning.

Vaccine hesitancy is considered a major threat to global health and social media is playing an increasingly significant role in spreading anti-vaccine sentiments. This study aims to track changes in the proportion of anti-vaccine tweets during a period of the Covid-19 pandemic and explore potential correlations between anti-vaccine stances and various factors of the pandemic situation. In particular, it aims to find which factors can best predict changes in vaccine stances and whether factors in the United States give better predictions than the global average. To gather data on vaccine stances on Twitter, stance detection is used through an implementation of a pre-trained Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model, fine-tuned using tweets labeled based on vaccine stance. This data is used to perform a correlation analysis between changes in proportion of anti-vaccine tweets over time and various factors of the pandemic situation, including confirmed Covid-19 cases and government policies. The analysis is performed by training linear regression models with variables from the pandemic data as independent variables. The model that performed the best, as measured by having the lowest Root Mean Square Error, was the one trained with the independent variables Vaccination policy (in the United States) and Containment health index (global average). Among the top 20 best performing models the most common variables were index-variables consisting of aggregations of individual indicators, suggesting that aggregated data may give more data for the model to base its predictions on. Vaccination policy and Stay at home requirements for the United States were collectively included in the four best performing models, giving support to the view that factors about the United States are better predictors than the global average. On the other hand, among the top 20 best performing models the majority of the independent variables were of the global average, which gives an opposite impression. In the end there are not enough results to draw any strong conclusion on this issue.

De nombreux domaines ont intérêt à étudier les points de vue exprimés en ligne, que ce soit à des fins de marketing, de cybersécurité ou de recherche avec l'essor des humanités numériques. Nous proposons dans ce manuscrit deux contributions au domaine de la fouille de points de vue, axées sur la difficulté à obtenir des données annotées de qualité sur les médias sociaux. Notre première contribution est un jeu de données volumineux et complexe de 22853 profils Twitter actifs durant la campagne présidentielle française de 2017. C'est l'un des rares jeux de données considérant plus de deux points de vue et, à notre connaissance, le premier avec un grand nombre de profils et le premier proposant des communautés politiques recouvrantes. Ce jeu de données peut être utilisé tel quel pour étudier les mécanismes de campagne sur Twitter ou pour évaluer des modèles de détection de points de vue ou des outils d'analyse de réseaux. Nous proposons ensuite deux modèles génériques semi-supervisés de détection de points de vue, utilisant une poignée de profils-graines, pour lesquels nous connaissons le point de vue, afin de catégoriser le reste des profils en exploitant différentes proximités inter-profils. En effet, les modèles actuels sont généralement fondés sur les spécificités de certaines plateformes sociales, ce qui ne permet pas l'intégration de la multitude de signaux disponibles. En construisant des proximités à partir de différents types d'éléments disponibles sur les médias sociaux, nous pouvons détecter des profils suffisamment proches pour supposer qu'ils partagent une position similaire sur un sujet donné, quelle que soit la plateforme. Notre premier modèle est un modèle ensembliste séquentiel propageant les points de vue grâce à un graphe multicouche représentant les proximités entre les profils. En utilisant des jeux de données provenant de deux plateformes, nous montrons qu'en combinant plusieurs types de proximité, nous pouvons correctement étiqueter 98% des profils. Notre deuxième modèle nous permet d'observer l'évolution des points de vue des profils pendant un événement, avec seulement un profil-graine par point de vue. Ce modèle confirme qu'une grande majorité de profils ne changent pas de position sur les médias sociaux, ou n'expriment pas leur revirement. / Numerous domains have interests in studying the viewpoints expressed online, be it for marketing, cybersecurity, or research purposes with the rise of computational social sciences. We propose in this manuscript two contributions to the field of stance detection, focused around the difficulty of obtaining annotated data of quality on social medias. Our first contribution is a large and complex dataset of 22853 Twitter profiles active during the French presidential campaign of 2017. This is one of the rare datasets that considers a non-binary stance classification and, to our knowledge, the first one with a large number of profiles, and the first one proposing overlapping political communities. This dataset can be used as-is to study the campaign mechanisms on Twitter, or used to test stance detection models or network analysis tools. We then propose two semi-supervised generic stance detection models using a handful of seed profiles for which we know the stance to classify the rest of the profiles by exploiting various proximities. Indeed, current stance detection models are usually grounded on the specificities of some social platforms, which is unfortunate since it does not allow the integration of the multitude of available signals. By infering proximities from differents types of elements available on social medias, we can detect profiles close enough to assume they share a similar stance on a given subject. Our first model is a sequential ensemble algorithm which propagates stances thanks to a multi-layer graph representing proximities between profiles. Using datasets from two platforms, we show that, by combining several types of proximities, we can achieve excellent results. Our second model allows us to observe the evolution of profiles' stances during an event with as little as one seed profile by stance. This model confirms that a large majority of profiles do not change their stance on social medias, or do not express their change of heart.

En los últimos años, el consumo de noticias en medios impresos ha sido sustituido en gran medida por el acceso a estas en variados formatos a través de medios digitales y redes sociales. Los bajos costes de acceso a la información y la profusión de las plataformas de comunicación y dispositivos móviles han producido un cambio en los hábitos de consumo de información, la que es recibida desde múltiples fuentes y replicada con inmediatez en un ambiente global. En este contexto, se ha incrementado la desinformación, un problema originado en los albores de la prensa tradicional. En la última década, la desinformación ha alcanzado una escala inmanejable debido al gran volumen de información al que un ciudadano común está expuesto cada día. A esto se suma que la mayoría de estos medios digitales no son arbitrados, y permiten publicar y compartir cualquier tipo de información. En este ambiente es muy probable la proliferación de información engañosa que, en la mayoría de los casos, pretende influir en la opinión pública para perseguir un objetivo económico, social o político subyacente. Esto puede perjudicar a las organizaciones, a las marcas y a las personas, entre otros, derivando en muchas ocasiones en conclusiones precipitadas por parte de los usuarios que la consumen. En este contexto surge el término de la posverdad como una tendencia a priorizar la subjetividad de una interpretación a la verificación de hechos reales. El titular de una noticia está diseñado para resumir sucintamente su contenido, proporcionando al lector una comprensión clara de la misma. Desafortunadamente, en la era de la posverdad, los titulares están más enfocados en atraer la atención del lector que en presentar con precisión el contenido de la noticia. Esto abre una enorme oportunidad para difundir desinformación con la construcción de titulares falsos o distorsionados. Las técnicas tradicionales de verificación de hechos realizadas por humanos son definitivamente impracticables y obsoletas ante la cantidad de textos informativos que se generan incluso cada hora. En este trabajo se abordan soluciones novedosas utilizando Tecnologías de Lenguaje Humano (TLH) y técnicas de Inteligencia Artificial (IA). Esta investigación se ha desarrollado en un área donde se intersecan confusamente diferentes conceptos, herramientas y aproximaciones. Se parte de una ubicación en el estado del arte acerca de las principales soluciones relacionadas con la detección de titulares engañosos, detección de posturas, detección de contradicciones, interrelación entre estos elementos y verificación automática de hechos. A partir del problema enunciado y sus conceptos, se profundiza en diferentes estrategias de solución con la aspiración de proponer una aproximación que permita, con un enfoque suficientemente práctico, aportar a la detección de información engañosa en medios digitales lo que puede convertirse en una herramienta de alerta en el complejo ambiente antes descrito. Entre los elementos considerados, se valora la utilización de ML y de DL como técnicas tradicionales de trabajo en el espacio de estas soluciones, así como sus alcances y limitaciones. Además, se introduce la idea de sustituir el contenido de una noticia por un resumen suficientemente esencial y obtenido de manera automática. La memoria presenta de manera lógica el curso de la investigación que parte de lo conceptual y utiliza el pensamiento deductivo y experimental para alcanzar generalizaciones y aplicarlas deductivamente a la solución de problemas específicos. Con ello, se abordan determinadas tareas que pueden contribuir parcialmente a la solución de parte del problema planteado, se diseñan experimentos y se especifica la solución en el ámbito del idioma español donde no se reportan aportaciones similares. Se propone una arquitectura flexible para la detección de titulares engañosos que ha permitido implementar sobre ella dos prototipos cuyos resultados experimentales y documentados suponen un paso de avance hacia la automatización de esta tarea. Esta arquitectura alcanza resultados notables al ser aplicada sobre dos conjuntos de datos en idioma inglés y español. Siguiendo los principios y las experiencias adquiridas se presenta una aplicación de una arquitectura similar para la detección de noticias falsas, lo que hace presumir su posible generalidad. / Esta tesis ha sido financiada por la Generalitat Valenciana a través del proyecto “SIIA: Tecnologías del lenguaje humano para una sociedad inclusiva, igualitaria, y accesible” (PROMETEU/2018/089); y por FEDER/Ministerio de Ciencia e Innovación - Agencia Estatal de Investigación a través del proyecto “LIVINGLANG: Modelado del comportamiento de entidades digitales mediante tecnologías del lenguaje humano” (RTI2018-094653-B-C21 / C22).

[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/10251/177639

[ES] La posibilidad de monitorear el contenido de odio en línea a partir de lo que escribe la gente se está convirtiendo en un asunto muy importante para varios actores, como gobiernos, empresas de TIC y profesionales de ONG's que implementan campañas de sensibilización en respuesta al preocupante aumento de los abusos y de la incitación al odio en línea. El abusive language es un término genérico que se utiliza para definir los contenidos hostiles generados por usuarios, que intimidan o incitan a la violencia y al desprecio, dirigiéndose a grupos vulnerables en las redes sociales. Hoy en día, estos contenidos están muy extendidos, y se encuentran también en otros tipos de textos como los artículos y títulos de periódicos online. Se han implementado varios enfoques en los últimos años para apoyar la identificación y el monitoreo de estos fenómenos, lamentablemente estos están lejos de resolver el problema debido a la complejidad interna del lenguaje abusivo y las dificultades para detectar sus formas más implícitas. En nuestra investigación de doctorado, hemos examinado las cuestiones relacionadas con la identificación automática del lenguaje abusivo en línea, investigando las diferentes maneras de hostilidad contra las mujeres, los inmigrantes y las comunidades culturales minoritarias, en idiomas como el italiano, el inglés y el español. El marco multilingüe nos ha permitido tener un enfoque comparativo para reflexionar sobre cómo se expresa el discurso de odio en varios idiomas, y cómo dichas expresiones se deben representar en el proceso automático del texto. El análisis de los resultados de los distintos métodos de clasificación de los mensajes en relación con la presencia del lenguaje abusivo, ha sacado a la luz algunas dificultades principalmente vinculadas a sus manifestaciones más implícitas. Por ejemplo, en los casos en que se utilizan figuras retóricas (como la ironía y el sarcasmo), cuando se fortalecen ideologías (como la ideología sexista) o esquemas cognitivos (como los estereotipos), o cuando se postulan contrarias a un tema de discusión. Para abordar estas dificultades, hemos propuesto distintas soluciones que también se pueden aplicar a diferentes géneros textuales. En particular, hemos observado que los aspectos cognitivos y creativos del discurso del odio son más difíciles de deducir automáticamente de los textos. Al mismo tiempo, también son elementos muy recurrentes como el caso del sarcasmo un recurso retórico que tiende a socavar la precisión de los sistemas. De hecho, por sus peculiaridades, el sarcasmo es adecuado para enmascarar mensajes ofensivos, especialmente en textos muy breves e informales. Nuestra hipótesis es que al informar al sistema sobre la presencia del sarcasmo, se mejoraría la identificación de los mensajes de odio, incluso cuando estos están disfrazados de sarcásticos. Para ello, es interesante estudiar cómo la introducción de conocimientos lingüísticos en modelos de detección puede ser útil para capturar los niveles de significado más implícitos. En concreto, hemos creado nuevos recursos que nos permitieron profundizar en nuestra hipótesis y desarrollar diversos enfoques para identificar dos maneras de lenguaje abusivo en tuits y títulos de periódicos: los discursos de odio y los estereotipos. Nuestra idea es combinar de manera fructífera el conocimiento general de los modelos lingüísticos y la información lingüística obtenida mediante la extracción de elementos lingüísticos específicos o entrenando simultáneamente el sistema al reconocimiento del lenguaje irónico en una arquitectura multitarea. Los resultados experimentales confirman que hacer que los sistemas sean conscientes del sarcasmo mejora el reconocimiento del discurso de odio y los estereotipos en los textos de las redes sociales, como los tuits. Al informarles de elementos lingüísticos específicos, se vuelven más sensibles a la identificación de estereotipos tanto en los tuits como en los títulos de periódicos. / [CA] La possibilitat de monitorar el contingut d'odi en línia a partir del que escriu la gent s'està convertint en un assumpte molt important per a diversos actors, com ara governs, empreses de TIC i professionals d'ONGs que implementen campanyes de sensibilització en resposta al preocupant augment dels abusos i de la incitació a l'odi en línia. L'abusive language és un terme genèric que s'utilitza per definir els continguts hostils generats per usuaris, que intimiden o inciten a la violència i al menyspreu, adreçant-se a grups vulnerables a les xarxes socials. Avui dia, aquests continguts estan molt estesos, i es troben també en altres tipus de textos com els articles i títols de diaris en línia. S'han implementat diversos enfocaments en els darrers anys per donar suport a la identificació i monitoratge d'aquests fenòmens, lamentablement aquests estan lluny de resoldre el problema a causa de la complexitat interna del llenguatge abusiu i les dificultats per detectar-ne les formes més implícites. A la nostra investigació de doctorat, hem examinat les qüestions relacionades amb la identificació automàtica del llenguatge abusiu en línia, investigant les diferents maneres d'hostilitat contra les dones, els immigrants i les comunitats culturals minoritàries, en idiomes com l'italià, l'anglès i l'espanyol. El marc multilingüe ens ha permès tenir un enfocament comparatiu per reflexionar sobre com s'expressa el discurs d'odi en diversos idiomes, i com s'han de representar aquestes expressions en el procés automàtic del text. L'anàlisi dels resultats dels diferents mètodes de classificació dels missatges en relació amb la presència del llenguatge abusiu ha tret a la llum algunes dificultats principalment vinculades a les manifestacions més implícites. Per exemple, en els casos en què es fan servir figures retòriques (com la ironia i el sarcasme), quan s'enforteixen ideologies (com la ideologia sexista) o esquemes cognitius (com els estereotips), o quan es postulen contràries a un tema de discussió. Per abordar aquestes dificultats, hem proposat diferents solucions que també es poden aplicar a diferents gèneres textuals. En particular, hem observat que els aspectes cognitius i creatius del discurs de l'odi són més difícils de deduir automàticament dels textos. Alhora, també són elements molt recurrents com el cas del sarcasme un recurs retòric que tendeix a soscavar la precisió dels sistemes. De fet, per les seves peculiaritats, el sarcasme és adequat per emmascarar missatges ofensius, especialment en textos molt breus i informals com els publicats a Twitter. La nostra hipòtesi és que en informar el sistema sobre la presència del sarcasme, es milloraria la identificació dels missatges d'odi, fins i tot quan aquests estan disfressats de sarcàstics. Per això, és interessant estudiar com la introducció de coneixements lingüístics en models de detecció pot ser útil per capturar els nivells de significat més implícits. En concret, hem creat nous recursos que ens han permès aprofundir en la nostra hipòtesi i desenvolupar diversos enfocaments per identificar dues maneres de llenguatge abusiu en tuits i títols de diaris: el discurs d'odi (o hate speech) i els estereotips. La nostra idea és combinar de manera fructífera el coneixement general dels models lingüístics i la informació lingüística obtinguda mitjançant l'extracció d'elements lingüístics específics o entrenant simultàniament el sistema al reconeixement del llenguatge irònic en una arquitectura multitasca. Els resultats experimentals confirmen que fer que els sistemes siguin conscients del sarcasme millora el reconeixement del discurs d'odi i els estereotips als textos de les xarxes socials, com els tuits. En informar-los d'elements lingüístics específics, esdevenen més sensibles a la identificació d'estereotips tant als tuits com als títols de diaris. / [EN] The possibility to monitor hateful content online on the basis of what people write is becoming an important topic for several actors such as governments, ICT companies, and NGO's operators conducting active campaigns in response to the worrying rise of online abuse and hate speech. Abusive language is a broad umbrella term which is commonly used for denoting different kinds of hostile user-generated contents that intimidate or incite to violence and hatred, targeting many vulnerable groups in social platforms. Such hateful contents are pervasive nowadays and can also be detected even in other kinds of texts, such as online newspapers. Various approaches have been proposed in the last years to support the identification and monitoring of these phenomena, but unfortunately, they are far from solving the problem due to the inner complexity of abusive language, and to the difficulties to detect its implicit forms. In our doctoral investigation, we have studied the issues related to automatic identification of abusive language online, investigating various forms of hostility against women, immigrants and cultural minority communities in languages such as Italian, English, and Spanish. The multilingual frame allowed us to have a comparative setting to reflect on how hateful contents are expressed in distinct languages and how these different ways are transposed in the automated processing of the text. The analysis of the results of different methods of classification of hateful and non-hateful messages revealed important challenges that lie principally on the implicitness of some manifestations of abusive language expressed through the use of figurative devices (i.e., irony and sarcasm), recall of inner ideologies (i.e., sexist ideology) or cognitive schemas (i.e., stereotypes), and expression of unfavorable stance. To face these challenges, in this work, we have proposed distinct solutions applicable also to different textual genres. We observed that, in particular, cognitive and creative aspects of abusive language are harder to infer automatically from texts. At the same time they are often recurrent elements, such in the case of sarcasm, a figurative device that tends to affect the accuracy of the systems. Indeed, for its peculiarities, sarcasm is apt to disguise hurtful messages, especially in short and informal texts such as the ones posted on Twitter. Our hypothesis is that information about the presence of sarcasm could help to improve the detection of hateful messages, even when they are camouflaged as sarcastic. In this perspective, it is interesting to study how the injection of linguistic knowledge into detection models can be useful to capture implicit levels of meaning. In particular, we created novel resources that allowed us to examine deeply our hypothesis and develop specific approaches for the detection of two forms of abusive language in tweets and headlines: hate speech and stereotypes. Our idea was to fruitfully combine general knowledge from language models and linguistic information, obtained with specific linguistic features and the injection of ironic language recognition within a multi-task learning framework. The experimental results confirm that the awareness of sarcasm helps systems to retrieve correctly hate speech and stereotypes in social media texts, such as tweets. Moreover, linguistic features make the system sensible to stereotypes in both tweets and news headlines. / This work was partially supported by various financial projects. Among them: the Spanish research project SomEMBED funded by Ministerio de Economía y Sostenibilidad (MINECO), the NII International Internship Program funded by JSPS KAKENHI, the Italian project M.EMO.RAI funded by RAI - Radiotelevisione Italiana Spa, the Italian project IhatePrejudice funded by Compagnia di San Paolo, and the European project “STERHEOTYPES” funded by Compagnia di San Paolo Foundation, Volkswagen Stiftung and Carlsberg Fondation. / Frenda, S. (2022). Sarcasm and Implicitness in Abusive Language Detection: A Multilingual Perspective [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/184015