Publicación: Aproximación al análisis pragmático en redes sociales mediante el uso de técnicas de enmarcado y Transformers
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Fecha
2021-10-01
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Editor
Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Resumen
El objetivo de este proyecto de investigación es avanzar en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) y el análisis pragmático mediante el uso de la teoría de marcos y Transformers (BERT en nuestro caso). Sobre la base de algunas características de los modelos de inserción de palabras, escalado de texto, análisis de sentimientos y vectores de pensamiento, argumentamos que los marcos cognitivos son una herramienta útil en PLN para el estudio de construcciones culturales, sociales y psicológicas, en particular también los rasgos políticos y mentales. Al igual que los embeddings representan relaciones semánticas entre palabras como relaciones entre vectores en un espacio de alta dimensión, argumentamos que los embeddings basados en marcos nos permiten reducir la complejidad de la mente humana al ubicar los marcos utilizados por una entidad (persona, grupo, texto) en un espacio vectorial multidimensional definido en términos de marcos.
This research project aim is to advance in the field of Natural Language Processing (NLP) and pragmatic analysis by using Framing Theory and Transformers (BERT in our case). Building on some features of word embeddings models, text scaling, sentiment analysis and “thought vectors”, we argue that cognitive frames are a useful tool in NLP for the study of culture, social and psychological constructs, in particular political and mind traits. As word embeddings are thought to represent semantic relations between words as relationships between vectors in a high-dimensional space, we argue that frame embeddings allow us to reduce the complexity of the human mind by locating the frames used by an entity (person, group, text) on a multidimensional vector space defined in terms of frames. We have based our analysis on several dimensions making it possible to locate each entity (whether a person, a political party or a text) on a map of political variations and show how their “political views” change.
This research project aim is to advance in the field of Natural Language Processing (NLP) and pragmatic analysis by using Framing Theory and Transformers (BERT in our case). Building on some features of word embeddings models, text scaling, sentiment analysis and “thought vectors”, we argue that cognitive frames are a useful tool in NLP for the study of culture, social and psychological constructs, in particular political and mind traits. As word embeddings are thought to represent semantic relations between words as relationships between vectors in a high-dimensional space, we argue that frame embeddings allow us to reduce the complexity of the human mind by locating the frames used by an entity (person, group, text) on a multidimensional vector space defined in terms of frames. We have based our analysis on several dimensions making it possible to locate each entity (whether a person, a political party or a text) on a map of political variations and show how their “political views” change.
Descripción
Categorías UNESCO
Palabras clave
BERT, embedding, comunicación política, embedding de marcos, enmarcado, escalado de texto, PLN, análisis pragmático, Inteligencia General Artificial, word embedding, political communication, frame embedding, framing, text scaling, NLP
Citación
Centro
Facultades y escuelas::E.T.S. de Ingeniería Informática
Departamento
Lenguajes y Sistemas Informáticos