COPE.- Investigadores de las universidades de Jaén y de Murcia diseñan un sistema que clasifica mensajes dirigidos a dañar por motivos de raza, género, orientación sexual o nacionalidad.
El equipo de investigación Sinai de la Universidad de Jaén y el equipo Tecnomod de la Universidad de Murcia han desarrollado un sistema automático de detección del discurso de odio en español en medios sociales. El modelo combina el análisis de características lingüísticas con redes neuronales basadas en mecanismos de atención, llamadas transformers. Éstas permiten saber cuáles son los significados que más influyen sobre una palabra en concreto, útil en casos de polisemia o anáfora. De esta forma, alcanza unos resultados cercanos al 90% de precisión. El desafío de esta herramienta de procesamiento del lenguaje natural es agilizar la detección del lenguaje ofensivo para evitar su propagación masiva.
La ingente cantidad de publicaciones diarias en medios sociales hace que sea imposible revisar cada una de ellas. Para reducir el número de comentarios que deben ser revisados por expertos o incluso para el desarrollo de sistemas autónomos de detección, los investigadores proponen un modelo de identificación automática de discursos de odio destinado a frenar su dispersión. Estudios anteriores apuntan que la presencia de estos mensajes dirigidos a dañar por motivos de raza, género, orientación sexual, nacionalidad o religión en las plataformas de redes sociales se correlaciona con los delitos de odio en la vida real.
En concreto, los investigadores proponen un método que combina un sistema de extracción de características lingüísticas diseñado para el español y modelos computacionales. Para ello, se utiliza la plataforma denominada UMUTextStats, desarrollada por el grupo Tecnomod de la Universidad de Murcia, que obtiene de los textos características morfológicas, pragmáticas, semánticas, sintácticas, y de corrección y estilo, que reflejan qué quiere decir un texto dado y cómo lo dice.
A esto se suma un modelo del lenguaje basado en transformers, es decir, un sistema pre-entrenado que ha aprendido cómo se relacionan las palabras, expresiones y otras características del lenguaje a partir de un gran conjunto de datos.
El equipo de investigación Sinai de la Universidad de Jaén y el equipo Tecnomod de la Universidad de Murcia han desarrollado un sistema automático de detección del discurso de odio en español en medios sociales. El modelo combina el análisis de características lingüísticas con redes neuronales basadas en mecanismos de atención, llamadas transformers. Éstas permiten saber cuáles son los significados que más influyen sobre una palabra en concreto, útil en casos de polisemia o anáfora. De esta forma, alcanza unos resultados cercanos al 90% de precisión. El desafío de esta herramienta de procesamiento del lenguaje natural es agilizar la detección del lenguaje ofensivo para evitar su propagación masiva.
La ingente cantidad de publicaciones diarias en medios sociales hace que sea imposible revisar cada una de ellas. Para reducir el número de comentarios que deben ser revisados por expertos o incluso para el desarrollo de sistemas autónomos de detección, los investigadores proponen un modelo de identificación automática de discursos de odio destinado a frenar su dispersión. Estudios anteriores apuntan que la presencia de estos mensajes dirigidos a dañar por motivos de raza, género, orientación sexual, nacionalidad o religión en las plataformas de redes sociales se correlaciona con los delitos de odio en la vida real.
En concreto, los investigadores proponen un método que combina un sistema de extracción de características lingüísticas diseñado para el español y modelos computacionales. Para ello, se utiliza la plataforma denominada UMUTextStats, desarrollada por el grupo Tecnomod de la Universidad de Murcia, que obtiene de los textos características morfológicas, pragmáticas, semánticas, sintácticas, y de corrección y estilo, que reflejan qué quiere decir un texto dado y cómo lo dice.
A esto se suma un modelo del lenguaje basado en transformers, es decir, un sistema pre-entrenado que ha aprendido cómo se relacionan las palabras, expresiones y otras características del lenguaje a partir de un gran conjunto de datos.
Textos representados
Para que el ordenador ‘entienda’ el lenguaje natural se requiere una codificación adecuada. Para ello, el texto se traduce a modelos estadísticos que capturan diversas dimensiones del lenguaje. De esta forma, los investigadores incluyen 365 rasgos de interés extraídos de la herramienta UMUTextStats organizados en distintas categorías como fonéticas, morfosintácticas, semánticas, pragmáticas, estilométricas o jerga de los medios sociales. Así se contabilizan verbos, pronombres, adverbios, frases hechas o marcadores del discurso. En el caso específico del odio, se atiende a cuestiones relacionadas como el género, los errores ortográficos, términos inclusivos, la presencia de términos relacionados con animales (zorra, perra…) o palabras malsonantes.
Junto a estos métodos que atienden a la propia palabra, se entrenan redes neuronales, es decir, algoritmos que funcionan como lo hace el cerebro humano, que cuenta con áreas especializadas en ciertas tareas, y que van aprendiendo con la incorporación de nuevos datos.
El resultado de esta combinación es un sistema para el idioma español más preciso, generalizable e interpretable. La propuesta supera la precisión de estudios anteriores y alcanza un 90,4% en algunos de los experimentos.
La siguiente fase de la investigación será mejorar la interpretabilidad del sistema para que estos modelos sean comprensibles por cualquier persona no experta, es decir, que puedan entender cómo el algoritmo ha decidido clasificar ese mensaje de una forma u otra.
El equipo de investigación apunta que este modelo se plasmará en aplicaciones que indiquen de forma rápida si un mensaje contiene elementos de odio o no. Así se agilizará el mecanismo de alerta en las plataformas de medios sociales para avisar sobre la presencia de elementos de odio en los contenidos o el seguimiento de usuarios que viertan continuamente este tipo de mensajes.
