New Avenues in Computational Irony Detection in Social Media
[ES] Esta tesis aborda la detección de ironía como un desafío lingüístico, computacional y social multifacético, considerando la variación multilingüe, la multimodalidad y el sesgo en los corpus de entrenamiento. La tesis propone una arquitectura LSTM con mecanismos de atención que integra rasgos li...
| Author: | |
|---|---|
| Format: | article |
| Publication Date: | 2026 |
| Country: | España |
| Institution: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repository: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Language: | English |
| OAI Identifier: | oai:dnet:riunet______::e2c049a7941e3748f5ff4d8431bc5a7e |
| Online Access: | https://riunet.upv.es/handle/10251/235103 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Irony Detection Multimo dal Multilingual Bias and Generalisation Social Implications |
| Summary: | [ES] Esta tesis aborda la detección de ironía como un desafío lingüístico, computacional y social multifacético, considerando la variación multilingüe, la multimodalidad y el sesgo en los corpus de entrenamiento. La tesis propone una arquitectura LSTM con mecanismos de atención que integra rasgos lingüísticos y representaciones profundas para detectar la ironía y la sátira en Español. Introduce un nuevo modelo que combina transformers textuales y visuales para el análisis multimodal. Además, analiza el sesgo en los corpus de ironía, mostrando su efecto negativo en la generalización y mostrando mejoras tras su identificación y mitigacion. |
|---|