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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorSánchez Urbina, Andrea-
dc.creatorGómez Adorno, Helena, Bel Enguix, Gemma-
dc.creatorRodríguez Figueroa-
dc.creatorVianey-
dc.creatorMonge Barrera, Angela-
dc.date.accessioned2025-10-25T01:16:17Z-
dc.date.available2025-10-25T01:16:17Z-
dc.date.issued2023-05-30-
dc.identifier.urihttps://repositorio.tic.unam.mx/handle/123456789/3986-
dc.descriptionArtículo académico que presenta iimasGIL_NLP, un enfoque para la clasificación de tuits en la tarea EXIST 2023 de identificación de sexismo en redes sociales. El problema se aborda como una clasificación binaria, mientras que las subtareas de intención del autor y tipo de sexismo se tratan como clasificaciones multiclase y multietiqueta. Se emplearon características lingüísticas, bag-of-words, n-gramas y modelos de transformadores ajustados para inglés y español.-
dc.publisherCEUR Workshop Proceedings-
dc.subjectAprendizaje automático (Machine learning)-
dc.subject.classificationCiencias Físico Matemáticas y de la Ingenierías-
dc.titleIimasGIL_NLP@EXIST2023: Unveiling Sexism on Twitter with Fine-tuned Transformers-
dc.typeArtículo académico-
dcterms.provenanceUniversidad Nacional Autónoma de México. Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas-
dc.subject.keywordsSexism detection-
dc.subject.keywordsTwitter-
dc.subject.keywordsMachine learnig-
dc.subject.keywordsTransformer-
dc.subject.keywordsDetección de sexismo-
dc.subject.keywordsTwitter-
dc.subject.keywordsAprendizaje automático-
dc.subject.keywordsTransformer-
dc.identifier.urlhttps://ceur-ws.org/Vol-3497/paper-091.pdf-
dc.identifier.bibliographiccitationSanchez-Urbina, A., Gómez-Adorno, H., Bel-Enguix, G., Rodríguez-Figueroa, V., & Monge-Barrera, A. (2023). IimasGIL_NLP@EXIST2023: Unveiling sexism on Twitter with fine-tuned transformers. CEUR Workshop Proceedings, 3497 , Article 91. Recuperado de https://ceur-ws.org/Vol-3497/paper-091.pdf-
dcterms.memberofAnálisis y automatización-
Aparece en las colecciones: Publicaciones académicas y científicas

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