Overview of DIPROMATS 2023: automatic detection and characterization of propaganda techniques in messages from diplomats and authorities of world powers

Empreu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem http://hdl.handle.net/10045/137203
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Camp Dublin Core Valor Idioma
dc.contributor.authorMoral, Pablo-
dc.contributor.authorMarco Remón, Guillermo-
dc.contributor.authorGonzalo Arroyo, Julio-
dc.contributor.authorCarrillo-de-Albornoz, Jorge-
dc.contributor.authorGonzalo-Verdugo, Iván-
dc.date.accessioned2023-09-14T11:44:16Z-
dc.date.available2023-09-14T11:44:16Z-
dc.date.issued2023-09-
dc.identifier.citationProcesamiento del Lenguaje Natural. 2023, 71: 397-407. https://doi.org/10.26342/2023-71-31es_ES
dc.identifier.issn1135-5948-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10045/137203-
dc.description.abstractThis paper presents the results of the DIPROMATS 2023 challenge, a shared task included at the Iberian Languages Evaluation Forum (IberLEF). DIPROMATS 2023 provides a dataset with 12012 annotated tweets in English and 9501 tweets in Spanish, posted by authorities of China, Russia, United States and the European Union. Three tasks are proposed for each language. The first one aims to distinguish if a tweet has propaganda techniques or not. The second task seeks to classify the tweet into four clusters of propaganda techniques, whereas the third one offers a fine-grained categorization of 15 techniques. For the three tasks we have received a total of 34 runs from 9 different teams.es_ES
dc.description.abstractEste artículo presenta los resultados de DIPROMATS 2023, una tarea compartida incluida en el Iberian Languages Evaluation Forum (IberLEF). DIPROMATS 2023 proporciona un conjunto de datos con 12.012 tweets anotados en inglés y 9.501 tweets en español, publicados por autoridades de China, Rusia, Estados Unidos y la Unión Europea. Se proponen tres tareas para cada idioma. La primera tiene como objetivo distinguir si un tweet tiene técnicas de propaganda o no. La segunda tarea busca clasificar el tweet en cuatro grupos de técnicas de propaganda, mientras que la tercera ofrece una categorización detallada de 15 técnicas. Para las tres tareas, hemos recibido un total de 34 ejecuciones de 9 equipos diferentes.es_ES
dc.description.sponsorshipThis work was partially supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation under the projects “FairTransNLP: Midiendo y Cuantificando el sesgo y la justicia en sistemas de PLN”(PID2021-124361OB-C32), and “Desinformación y agresividad en Social Media: bias, controversia y veracidad” (PGC2018-096212-B-C32). This work has also been partially financed by the European Union (NextGenerationEU funds) through the “Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia”, by the Ministry of Economic Affairs and Digital Transformation and by UNED. Guillermo Marco is supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation under the grant FPU20/07321 and he is also a postgraduate fellow of the City Council of Madrid at the Residencia de Estudiantes (2022–2023).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.subjectPropagandaes_ES
dc.subjectDigital Diplomacyes_ES
dc.subjectTwitteres_ES
dc.subjectInformation Contrast Modeles_ES
dc.subjectDiplomacia digitales_ES
dc.subjectModelo de Contraste de Informaciónes_ES
dc.titleOverview of DIPROMATS 2023: automatic detection and characterization of propaganda techniques in messages from diplomats and authorities of world powerses_ES
dc.title.alternativeOverview de DIPROMATS 2023: detección y caracterización automáticas de técnicas de propaganda en mensajes de diplomáticos y autoridades de potencias mundialeses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.peerreviewedsies_ES
dc.identifier.doi10.26342/2023-71-31-
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.26342/2023-71-31es_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 2017-2020/PID2021-124361OB-C32es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PGC2018-096212-B-C32es_ES
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/MICINN//FPU20%2F07321es_ES
Apareix a la col·lecció: Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 71 (2023)

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