Junqueras mascarilla

Pies de gamers youtubers streamers pies

El Gobierno español retira la caricatura que retrata al líder independentista como un ladrónEl vídeo publicado por Global España defendía la integridad del proceso catalán, pero el Ministerio de Asuntos Exteriores admite “error “Captura de pantalla del vídeo de Global España que retrata a Oriol Junqueras como un ladrón / ACNshareACN | BarcelonaPublicado por primera vez: 23 de Octubre de 2019 02:02 PMAl vídeo producido en defensa de la justicia española que presenta al líder catalán encarcelado Oriol Junqueras como un ladrón ha sido retirado por el gobierno español ya que podría “herir los sentimientos de las personas.”

El vídeo continuaba diciendo: “En España no hay presos políticos, los acusados no han sido procesados por sus ideas, sino por sus actos ilícitos.” A continuación, en el vídeo promocional aparece una imagen caricaturesca del líder de Esquerra Republicana, Oriol Junqueras, disfrazado de ladrón -con un pijama de rayas y una máscara-.

Reza Mehraban

Los estereotipos sobre los inmigrantes son un tipo de sesgo social cada vez más presente en la interacción humana en redes sociales y discursos políticos. Esta desafiante tarea está siendo estudiada por la lingüística computacional debido al aumento de mensajes de odio, lenguaje ofensivo y discriminación que reciben muchas personas. En este trabajo, proponemos identificar estereotipos sobre inmigrantes utilizando dos enfoques explicables diferentes: un modelo de aprendizaje profundo basado en Transformers; y una técnica de enmascaramiento de texto que ha sido reconocida por sus capacidades para ofrecer resultados buenos y comprensibles por humanos. Por último, mostramos la idoneidad de los dos modelos para la tarea y ofrecemos algunos ejemplos de sus ventajas en términos de explicabilidad.

  Cuando quitan las mascarillas en interiores en cataluña

Jackson y Cruz se enfrentan en la audiencia de confirmación

abstract = “Las noticias hiperpartidistas muestran una manipulación extrema de la realidad basada en una orientación ideológica subyacente y extrema. Debido a sus efectos nocivos a la hora de reforzar el propio sesgo y el comportamiento posterior de las personas, la detección de noticias hiperpartidistas se ha convertido en una tarea importante para los lingüistas computacionales. En este trabajo, evaluamos dos enfoques diferentes para detectar noticias hiperpartidistas. En primer lugar, una técnica de enmascaramiento de texto que nos permite comparar las características relacionadas con el estilo frente a las relacionadas con el tema desde una perspectiva diferente a la de trabajos anteriores. En segundo lugar, los modelos basados en transformadores BERT, XLM-RoBERTa y M-BERT, conocidos por su capacidad para capturar patrones semánticos y sintácticos en la misma representación. Nuestros resultados corroboran investigaciones anteriores sobre esta tarea en el sentido de que las características relacionadas con el tema arrojan mejores resultados que las basadas en el estilo, aunque también ponen de relieve la importancia de utilizar n-gramas de mayor longitud. Además, muestran que los modelos basados en transformadores son más eficaces que los métodos tradicionales, pero a costa de una mayor complejidad computacional y falta de transparencia. Basándonos en nuestros experimentos, concluimos que el comienzo de las noticias muestra información relevante para los transformadores a la hora de distinguir eficazmente entre orientaciones de izquierdas, dominantes y de derechas”,

  Mascarilla kerastase discipline 500ml

Zelenskyy: “Nunca nos rendiremos”

Las facilidades que proporcionan los medios sociales y la comunicación mediada por ordenador facilitan la difusión de conductas engañosas, tras las cuales pueden verse afectadas distintas entidades o personas. La detección del engaño mediante aprendizaje supervisado ha sido ampliamente estudiada; sin embargo, el escenario en el que existe un dominio de interés y los datos etiquetados se encuentran en otro dominio ha recibido escasa atención. Este artículo presenta, hasta donde sabemos, el primer enfoque de adaptación de dominio para la detección de engaño entre dominios en textos. Nuestra propuesta consiste en modificar los textos originales de los dominios de origen y destino de forma que se mantenga la información común de contenido y estilo, pero se enmascare la información específica del dominio. Para seleccionar adecuadamente los términos específicos del dominio que deben enmascararse, el método propuesto utiliza instancias no etiquetadas de ambos dominios. Nuestros experimentos demuestran que la técnica de enmascaramiento es una buena idea para detectar el engaño en escenarios de dominios cruzados; y el rendimiento podría mejorar aún más si se tiene en cuenta la información no etiquetada del dominio de destino.

  Mascarillas gold label
Esta web utiliza cookies propias para su correcto funcionamiento. Al hacer clic en el botón Aceptar, acepta el uso de estas tecnologías y el procesamiento de tus datos para estos propósitos. Más información
Privacidad