Author Profiling in Informal and Formal Language Scenarios Via Transfer Learning
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The interest in author profiling tasks has increased in the research community because computer applications have shown success in different sectors such as security, marketing, healthcare, and others. Recognition and identification of traits such as gender, age or location based on text data can help to improve different marketing strategies. This type of technology has been widely discussed regarding documents taken from social media. However, its methods have been poorly studied using data with a more formal structure, where there is no access to emoticons, mentions, and other linguistic phenomena that are only present in social media. This paper proposes the use of recurrent and convolutional neural networks and a transfer learning strategy to recognize two demographic traits, i.e., gender and language variety, in documents written in informal and formal language. The models were tested in two different databases consisting of tweets (informal) and call-center conversations (formal). Accuracies of up to 75 % and 68 % were achieved in the recognition of gender in documents with informal and formal language, respectively. Moreover, regarding language variety recognition, accuracies of 92 % and 72 % were obtained in informal and formal text scenarios, respectively. The results indicate that, in relation to the traits considered in this paper, it is possible to transfer the knowledge from a system trained on a specific type of expressions to another one where the structure is completely different and data are scarcer.
El interés en tareas de perfilamiento de autor ha aumentado en la comunidad científica porque las aplicaciones han mostrado éxito en diferentes sectores como la seguridad, el mercadeo, la salud, entre otros. El reconocimiento e identificación de rasgos como el género, la edad, el dialecto o la personalidad a partir de datos de texto puede ayudar a mejorar diferentes estrategias de mercadeo. Este tipo de tecnología ha sido ampliamente discutida considerando documentos de redes sociales. Sin embargo, los métodos han sido pobremente estudiados en datos con una estructura más formal, donde no se tiene acceso a emoticones, menciones, y otros fenómenos lingüísticos que solo están presentes en redes sociales. Este trabajo propone el uso de redes neuronales recurrentes y convolucionales, y una estrategia de transferencia de aprendizaje para reconocer dos rasgos demográficos: el género y la variedad lingüística en documentos que están escritos en lenguajes informales y formales. Los modelos se prueban en dos bases de datos diferentes que consisten en Tuits (informal) y conversaciones de centros de llamadas (formal). Se obtienen precisiones del 75 % y del 68 % para el reconocimiento de género en documentos con una estructura informal y formal, respectivamente. Además, para el reconocimiento de variedad lingüística se obtuvieron precisiones del 92 % y del 72 % en documentos con una estructura informal y formal, respectivamente. Los resultados indican que, para los rasgos considerados, es posible transferir el conocimiento de un sistema entrenado en un tipo específico de expresiones a otro, donde la cantidad de datos es más escasa y su estructura es completamente diferente.
El interés en tareas de perfilamiento de autor ha aumentado en la comunidad científica porque las aplicaciones han mostrado éxito en diferentes sectores como la seguridad, el mercadeo, la salud, entre otros. El reconocimiento e identificación de rasgos como el género, la edad, el dialecto o la personalidad a partir de datos de texto puede ayudar a mejorar diferentes estrategias de mercadeo. Este tipo de tecnología ha sido ampliamente discutida considerando documentos de redes sociales. Sin embargo, los métodos han sido pobremente estudiados en datos con una estructura más formal, donde no se tiene acceso a emoticones, menciones, y otros fenómenos lingüísticos que solo están presentes en redes sociales. Este trabajo propone el uso de redes neuronales recurrentes y convolucionales, y una estrategia de transferencia de aprendizaje para reconocer dos rasgos demográficos: el género y la variedad lingüística en documentos que están escritos en lenguajes informales y formales. Los modelos se prueban en dos bases de datos diferentes que consisten en Tuits (informal) y conversaciones de centros de llamadas (formal). Se obtienen precisiones del 75 % y del 68 % para el reconocimiento de género en documentos con una estructura informal y formal, respectivamente. Además, para el reconocimiento de variedad lingüística se obtuvieron precisiones del 92 % y del 72 % en documentos con una estructura informal y formal, respectivamente. Los resultados indican que, para los rasgos considerados, es posible transferir el conocimiento de un sistema entrenado en un tipo específico de expresiones a otro, donde la cantidad de datos es más escasa y su estructura es completamente diferente.