Overview of PoliticES at IberLEF 2023: Political Ideology Detection in Spanish Texts

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dc.contributor.authorGarcía-Díaz, José Antonio-
dc.contributor.authorJiménez Zafra, Salud M.-
dc.contributor.authorMartín Valdivia, María Teresa-
dc.contributor.authorGarcía-Sánchez, Francisco-
dc.contributor.authorUreña López, Luis Alfonso-
dc.contributor.authorValencia García, Rafael-
dc.date.accessioned2023-09-14T11:53:08Z-
dc.date.available2023-09-14T11:53:08Z-
dc.date.issued2023-09-
dc.identifier.citationProcesamiento del Lenguaje Natural. 2023, 71: 409-416. https://doi.org/10.26342/2023-71-32es_ES
dc.identifier.issn1135-5948-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10045/137193-
dc.description.abstractThis paper describes PoliticES 2023, a shared task organized within the workshop IberLEF 2023 in the framework of the 39th edition of the International Conference of the Spanish Society for Natural Language Processing. This second edition of the task shares the goal of the first edition of PoliticES, which is to extract political ideology and other psychographic and demographic characteristics of users in social networks. What is new this year is that the traits are extracted from text clusters of users who share the same traits, and that celebrities have been included as a type of profession. This edition attracted 43 teams, of which 11 submitted results and 8 sent papers describing their systems. Most of the participants proposed Transformers-based approaches, but others also used traditional machine learning algorithms.es_ES
dc.description.abstractEste artículo describe PoliticES 2023, una tarea organizada dentro del taller IberLEF 2023 en el marco de la 39 edición del Congreso Internacional de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Esta segunda edición de la tarea comparte el objetivo de la primera edición de PoliticES, extraer la ideología política y otros rasgos psicográficos y demográficos de usuarios en redes sociales. Las novedades son que este año los rasgos se extraen de clústers de textos de usuarios que comparten los mismos rasgos y que se ha incluido celebridades como tipo de profesión. Esta edición ha atraído a 43 equipos, de los cuales 11 enviaron resultados y 8 presentaron artículos describiendo sus sistemas. La mayoría de los participantes propusieron enfoques basados en Transformers, pero también otros utilizaron algoritmos tradicionales de aprendizaje automático.es_ES
dc.description.sponsorshipThis work is part of the research projects LaTe4PoliticES (PID2022-138099OB-I00) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and the European Fund for Regional Development (FEDER)-a way to make Europe and LaTe4PSP (PID2019-107652RB-I00/AEI/10.13039/501100011033) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033. This work is also part part of the research projects AIInFunds (PDC2021-121112-I00) and LTSWM (TED2021-131167B-I00) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the European Union NextGenerationEU/PRTR. It also has been partially supported by Project CONSENSO (PID2021-122263OB-C21), Project MODERATES (TED2021-130145B-I00) and Project SocialTox (PDC2022-133146-C21) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the European Union NextGenerationEU/PRTR, Project PRECOM (SUBV-00016) funded by the Ministry of Consumer Affairs of the Spanish Government, Project FedDAP (PID2020-116118GA-I00) supported by MICINN/AEI/10.13039/501100011033 and WeLee project (1380939, FEDER Andalucía 2014-2020) funded by the Andalusian Regional Government. Salud María Jiménez-Zafra has been partially supported by a grant from Fondo Social Europeo and the Administration of the Junta de Andalucía (DOC 01073).es_ES
dc.languageenges_ES
dc.publisherSociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Naturales_ES
dc.rights© Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Distribuido bajo Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0es_ES
dc.subjectCluster profilinges_ES
dc.subjectPolitical ideologyes_ES
dc.subjectAuthor analysises_ES
dc.subjectDemographic and psychographic traitses_ES
dc.subjectPerfilado de clústerses_ES
dc.subjectIdeología políticaes_ES
dc.subjectAnálisis de autoreses_ES
dc.subjectRasgos demográficos y psicográficoses_ES
dc.titleOverview of PoliticES at IberLEF 2023: Political Ideology Detection in Spanish Textses_ES
dc.title.alternativeResumen de la tarea PoliticES en IberLEF 2023: Detección de Ideología Política en Españoles_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.peerreviewedsies_ES
dc.identifier.doi10.26342/2023-71-32-
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.26342/2023-71-32es_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2022-138099OB-I00es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2019-107652RB-I00es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PDC2021-121112-I00es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/TED2021-131167B-I00es_ES
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