José Ramón Trillo Vílchez: «¿Puede la Inteligencia Artificial detectar el cyberbullying?»

Hoy día encontramos que las redes sociales, más concretamente Facebook, están repletas de contenidos tóxicos y comentarios malsonantes. En este proyecto de investigación, José Ramón Trillo Vílchez analiza y clasifica la información almacenada en esta última red social a partir de la base de datos proporcionada por SemEval-2019 Task 6: Identifying and Categorizing Offensive Language in Social Media (OffensEval). El objetivo de esta charla estriba en determinar qué algoritmos o capas deben usarse en la base de datos.

Para ello, se han creado dos modelos analíticos: uno basado en algoritmos clásicos, según el cual se obtienen diferentes n-gramas facilitadores de múltiples matrices numéricas (TF-idf, matriz de frecuencia y matriz binaria) a las que se les añade, a través de técnicas tipo postagger, columnas con características lingüísticas con el fin de obtener una matriz numérica final a la que aplicar diferentes clasificadores como KNN, Naïve Bayes y SVM; otro basado en Deep Learning que, a partir de embedding, obtiene la matriz numérica para, a partir de ella, crear una red neuronal (red neuronal convolucional).

Los resultados obtenidos proporcionan un 78.24% de macro F1 para el primer modelo y un 79% de macro F1 para el segundo, posicionándose entre los mejores resultados a nivel nacional y mundial.

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