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Identificación de ideología política binaria y multiclase mediante un modelo transformer para estilometría y clasificación por votos en Machine Learning.

Abstract:

El objetivo principal de este trabajo es la determinación de la inclinación ideológica de usuarios de Twitter en Ecuador. Los datos recopilados se obtuvieron de la plataforma Twitter, estos se almacenaron en Datasets, se procesaron y etiquetaron para alimentar los métodos clasificadores los cuales entrenaron para realizar la pbkp_redicción de ideología política a través del uso de modelos Transformer y Voting Classifier en Machine Learning, se usará Validación Cruzada para potenciar y evaluar durante el entrenamiento a modelos clasificadores como Logistic Regression, Random Forest, Decision Tree, Multilayer Perceptron y Gradient Boosting. Se ejecutará el modelo Transformer pre-entrenado para el español llamado Roberta-large-bne destinado para la extracción de características estilométricas halladas en textos, además se tendrá características fraseológicas como MeanWordLen, LexicalDiversity, MeanSentenceLen, StdevSentenceLen, MeanParagraphLen, DocumentLen y, de palabras de uso frecuente tomadas del corpus en español llamado CREA, este proceso permitió formar un vector final de características los cuales servirán para el entrenamiento. Se busca clasificar la ideología política en base a textos cortos tomados de Twitter y analizar los resultados de cada clasificador para validar cual es el más adecuado para la tarea de clasificación y pbkp_redicción, dichos resultados servirán como indicador de factibilidad para estudios similares en un futuro.