Cada día más las redes sociales se usan para expresar opiniones y sentimientos acerca de compañías, instituciones, productos, servicios, política etc. Las empresas y las organizaciones en general, han venido mostrando su interés en conocer las opiniones y sentimientos que despiertan sus actividades y productos en la sociedad. En ese sentido Twitter se ha convertido en una excelente herramienta para estos fines.
Sin embargo, las prestaciones de estos sistemas se ven claramente influenciados por el uso de lenguaje figurativo como la ironía. Nuestro sistema hace un tratamiento de este fenómeno para el inglés usando embedding adaptados a este dominio e idioma. Determinar si un tweet es irónico o no, es importante para determinar su polaridad, generalmente cambiará, ya que no se debe interpretar literalmente el contenido irónico.
La principal característica de nuestra aproximación es que usa modelos de aprendizaje profundo específicamente entrenados usando Twitter para el inglés. En concreto, se basa en la contextualización de embeddings usando la arquitectura de Transformers. Nuestro sistema de detección de la presencia de ironía en tweets en inglés ha sido evaluado en la competición SemEval2018 obteniendo la segunda posición en dicha competición.
Para utilizar EN-IRONIC se proporciona un contenedor Docker que permite ejecutarlo en los sistemas operativos Linux, Windows y MacOS. El modelo de clasificación de la ironía es accesible mediante una aplicación web independiente del sistema operativo gracias a la API REST proporcionada. El conjunto de librerías y software de terceros son de libre distribución.
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