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dc.creatorSalas Jimenez, Karla
dc.creatorDíaz, Iván †
dc.creatorGómez Adorno, Helena
dc.creatorBel Enguix, Gemma
dc.creatorSierra, Gerardo
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:02Z
dc.date.available2025-10-25T01:16:02Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3935
dc.descriptionArtículo académico que identifica la subjetividad en el contenido en línea para comprender la opinión pública, detectar sesgos y gestionar la desinformación. La Tarea 2 de CheckThat! 2024 de este año se centró en la identificación de frases informativas subjetivas y objetivas. Los modelos transformadores, en particular BERT, han demostrado una alta eficacia para esta tarea. En el estudio, se entrenarn y evaluaron metodologías en las subtareas de inglés e italiano en donde se realizó un análisis exhaustivo de los datos, enfatizando la importancia de extraer características relevantes para una clasificación precisa. Si bien se utilizaron algoritmos tradicionales de aprendizaje automático para esta tarea, los modelos BERT los superaron significativamente, demostrando un rendimiento superior.
dc.publisherCEUR Workshop Proceedings
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías
dc.titleJK_PCIC_UNAM at CheckThat! 2024: Analysis of Subjectivity in News Sentences Using Transformers-Based Models
dc.typeArtículo académico
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas
dc.subject.keywordsSubjectivity
dc.subject.keywordsNews sentences
dc.subject.keywordsTransformer Models
dc.subject.keywordsBERT
dc.subject.keywordsSubjetividad
dc.subject.keywordsFrases de noticias
dc.subject.keywordsModelos transformadores
dc.identifier.urlhttps://ceur-ws.org/Vol-3740/paper-55.pdf
dc.identifier.bibliographiccitationSalas-Jiménez, K., Díaz, I., Gómez-Adorno, H., Bel-Enguix, G., & Sierra, G. (2024). JK_PCIC_UNAM at CheckThat! 2024: Analysis of Subjectivity in News Sentences Using Transformers-Based Models. Ceur-ws.org. Recuperado de https://ceur-ws.org/Vol-3740/paper-55.pdf
dcterms.memberofAnálisis y automatización


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