Detección automática de la misoginia en twitter
Gracias a las técnicas de procesamiento de lenguaje natural y a las diferentes tecnologías emergentes que han ido apareciendo en los últimos años, se ha favorecido la detección de este tipo de ataques en contra de la mujer, pero todavía queda mucho trabajo por realizarse y es un área de estudio en e...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Nacional de Educación a Distancia |
| Repositorio: | e-spacio. Repositorio Institucional de la UNED |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:e-spacio.uned.es:20.500.14468/14700 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14468/14700 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 1203 Ciencia de los ordenadores |
| Sumario: | Gracias a las técnicas de procesamiento de lenguaje natural y a las diferentes tecnologías emergentes que han ido apareciendo en los últimos años, se ha favorecido la detección de este tipo de ataques en contra de la mujer, pero todavía queda mucho trabajo por realizarse y es un área de estudio en el que el estado del arte no se encuentra todavía en una etapa consolidada. Repasaremos distintos estudios que se han realizado sobre sistemas de detección del hate speech y la misoginia online para posteriormente desarrollar un sistema de detección de la misoginia en Twitter y que al mismo tiempo nos permita realizar una clasificación de la misma en diferentes categorías. Finalmente, se propondrá cuáles pueden ser las próximas líneas de investigación en materia de detección de la misoginia en las redes sociales, ya que a pesar del creciente número de estudios e investigaciones que se están realizando en esta materia, todavía queda un amplio margen de mejora en el desarrollo de sistemas de detección de la misoginia online. |
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