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

• Autores: Luis Alfonso Ureña López , Rafael Valencia García , José Antonio García Díaz, Salud M. Jiménez Zafra , María Teresa Martín Valdivia , Francisco García Sánchez
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 71, 2023, págs. 409-416
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Resumen de la tarea PoliticES en IberLEF 2023: Detección de Ideología Política en Español
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    Este 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.

  • English

    This 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.

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