“Cross lingual Multitask Learning for Rumor Detection” es el nombre del póster que presentó la académica Eliana Providel, de Ingeniería Civil Informática UV, en el Encuentro Latinoamericano en Inteligencia Artificial KHIPU 2025. El trabajo resume una parte del desarrollo de su tesis de doctorado.
Según cuenta, “la detección de rumores ha sido ampliamente estudiada desde diferentes perspectivas y lenguajes. Sin embargo, para lenguajes como el español, la investigación se ve limitada, dada la escasez de datasets etiquetados, que son necesarios para entrenar los modelos de redes neuronales”.
“En este trabajo abordamos está problemática, utilizando datos de otras tareas como clasificación de postura (datos en inglés) y detección de bots (datos en español e inglés)”, agrega.
“Con estos datos, exploramos cómo estos pueden apoyar la tarea de detección de rumores en español, mediante transferencia de aprendizaje desde las tareas de clasificación de postura y detección de bots, hacia la detección de rumores en español”, indica.
Sobre el encuentro, comenta que “es una oportunidad interesante y enriquecedora, dado que permite compartir con la comunidad académica el desarrollo y resultados del trabajo. KHIPU es una conferencia a la que se postula para poder participar, por lo que es gratificante haber sido aceptada, y poder compartir con colegas de otros países”.
Nota: Rodrigo Catalán
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