Academic Journal
VaxxStance@IberLEF 2021: Overview of the Task on Going Beyond Text in Cross-Lingual Stance Detection ; VaxxStance@IberLEF 2021: Descripción de la tarea de detección de actitudes basada en el uso de información más allá del texto
| العنوان: | VaxxStance@IberLEF 2021: Overview of the Task on Going Beyond Text in Cross-Lingual Stance Detection ; VaxxStance@IberLEF 2021: Descripción de la tarea de detección de actitudes basada en el uso de información más allá del texto |
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| المؤلفون: | Agerri Gascón, Rodrigo, Centeno, Roberto, Espinosa, María, Fernandez de Landa, Joseba, Rodrigo Yuste, Álvaro |
| بيانات النشر: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
| سنة النشر: | 2021 |
| المجموعة: | RUA - Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante |
| مصطلحات موضوعية: | Stance Detection, Multilingualism, Computational Social Science, Information Extraction, Detección de Actitudes, Multilingüismo, Ciencias Sociales Computacionales, Extracción de Información, Lenguajes y Sistemas Informáticos |
| الوصف: | This paper describes the VaxxStance task at IberLEF 2021. The task proposes to detect stance in Tweets referring to vaccines, a relevant and controversial topic in the current pandemia. The task is proposed in a multilingual setting, providing data for Basque and Spanish languages. The objective is to explore crosslingual approaches which also complement textual information with contextual features obtained from the social network. The results demonstrate that contextual information is crucial to obtain competitive results, especially across languages. ; En este artículo se describe la tarea VaxxStance celebrada en el marco de IberLEF 2021. La tarea propone detectar la actitud de un conjunto de tweets relativos a las vacunas, a un tema muy actual y polémico en estos tiempos de pandemia. La tarea se ha propuesto en un marco multilingüe, euskera y español. Además del texto de cada tweet, se ha proporcionado además información relacionada con la red social de los usuarios autores de los tweets. Los resultados de los participantes han corroborado que el uso de información de la red social permite mejorar el rendimiento en esta tarea, particularmente en un entorno crosslingüe. ; This work has been partially supported by the European Social Fund through the Youth Employment Initiative (YEI 2019) and the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities (DeepReading RTI2018-096846-B-C21, MCIU/AEI/FEDER, UE), and by the DeepText project (KK-2020/00088), funded by the Basque Government. Rodrigo Agerri is also funded by the RYC-2017-23647 fellowship. |
| نوع الوثيقة: | article in journal/newspaper |
| اللغة: | English |
| تدمد: | 1135-5948 |
| Relation: | https://doi.org/10.26342/2021-67-15; info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/RTI2018-096846-B-C21; info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//RYC-2017-23647; Procesamiento del Lenguaje Natural. 2021, 67: 173-181. https://doi.org/10.26342/2021-67-15; http://hdl.handle.net/10045/117490 |
| DOI: | 10.26342/2021-67-15 |
| الاتاحة: | http://hdl.handle.net/10045/117490 https://doi.org/10.26342/2021-67-15 |
| Rights: | © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural ; info:eu-repo/semantics/openAccess |
| رقم الانضمام: | edsbas.FDEECC7B |
| قاعدة البيانات: | BASE |
| تدمد: | 11355948 |
|---|---|
| DOI: | 10.26342/2021-67-15 |