Detección de especulaciones utilizando active learning

Abstract

Una especulación es una palabra o giro del lenguaje que permite suavizar una afirmación, dejando la posibilidad de que no sea cierta. Existe un tipo de especulaciones denominadas weasel words, que en general son utilizadas para crear la impresión de que algo específico y con significado se ha dicho, cuando en realidad se ha comunicado algo vago o ambiguo. El objetivo de este trabajo consiste en estudiar el problema de la detección de oraciones que contienen weasel words, utilizando una metodología de aprendizaje automático semisupervisado denominada active learning. Esta metodología tiene la particularidad de dejar que el algoritmo de aprendizaje elija los ejemplos para entrenarse. En particular, se utilizan dos clasificadores basados en Naive Bayes y SVM, y se compara su performance al aplicar entrenamiento tradicional contra la performance que se obtiene utilizando active learning. Los clasificadores construidos alcanzan resultados comparables aunque aún por debajo a los del estado del arte y la mejora que se logra al aplicar active learning no es significativa. Sin embargo, es necesario continuar con la investigación antes de descartar la utilización de active learning para la detección de oraciones con este tipo de especulaciones.