[ca] La Web Social ha causat un creixement exponencial dels continguts disponibles deixant enormes quantitats de recursos textuals electrònics que sovint aclaparen els usuaris. Aquest volum d'informació és d'interès per a la comunitat de mineria de dades. Els algorismes de mineria de dades exploten característiques de les entitats per tal de categoritzar-les, agrupar-les o classificar-les segons la seva semblança. Les dades per si mateixes no aporten cap mena de significat: han de ser interpretades per esdevenir informació. Els mètodes tradicionals de mineria de dades no tenen com a objectiu "entendre" el contingut d'un recurs, sinó que extreuen valors numèrics els quals esdevenen models en aplicar-hi càlculs estadístics, que només cobren sentit sota l'anàlisi manual d'un expert. Els darrers anys, motivat per la Web Semàntica, molts investigadors han proposat mètodes semàntics de classificació de dades capaços d'explotar recursos textuals a nivell conceptual. Malgrat això, normalment aquests mètodes depenen de recursos anotats prèviament per poder interpretar semànticament el contingut d'un document. L'ús d'aquests mètodes està estretament relacionat amb l'associació de dades i el seu significat. Aquest treball es centra en el desenvolupament d'una metodologia genèrica capaç de detectar els trets més rellevants d'un recurs textual descobrint la seva associació semàntica, es a dir, enllaçant-los amb conceptes modelats a una ontologia, i detectant els principals temes de discussió. Els mètodes proposats són no supervisats per evitar el coll d'ampolla generat per l'anotació manual, independents del domini (aplicables a qualsevol àrea de coneixement) i flexibles (capaços d'analitzar recursos heterogenis: documents textuals o documents semi-estructurats com els articles de la Viquipèdia o les publicacions de Twitter). El treball ha estat avaluat en els àmbits turístic i mèdic. Per tant, aquesta dissertació és un primer pas cap a l'anotació semàntica automàtica de documents necessària per possibilitar el camí cap a la visió de la Web Semàntica.

[en] Social Web technologies have caused an exponential growth of the documents available through the Web, making enormous amounts of textual electronic resources available. Users may be overwhelmed by such amount of contents and, therefore, the automatic analysis and exploitation of all this information is of interest to the data mining community. Data mining algorithms exploit features of the entities in order to characterise, group or classify them according to their resemblance. Data by itself does not carry any meaning; it needs to be interpreted to convey information. Classical data analysis methods did not aim to "understand" the content and the data were treated as meaningless numbers and statistics were calculated on them to build models that were interpreted manually by human domain experts. Nowadays, motivated by the Semantic Web, many researchers have proposed semantic-grounded data classification and clustering methods that are able to exploit textual data at a conceptual level. However, they usually rely on pre-annotated inputs to be able to semantically interpret textual data such as the content of Web pages. The usability of all these methods is related to the linkage between data and its meaning. This work focuses on the development of a general methodology able to detect the most relevant features of a particular textual resource finding out their semantics (associating them to concepts modelled in ontologies) and detecting its main topics. The proposed methods are unsupervised (avoiding the manual annotation bottleneck), domain-independent (applicable to any area of knowledge) and flexible (being able to deal with heterogeneous resources: raw text documents, semi-structured user-generated documents such Wikipedia articles or short and noisy tweets). The methods have been evaluated in different fields (Tourism, Oncology). This work is a first step towards the automatic semantic annotation of documents, needed to pave the way towards the Semantic Web vision.