[ca] Els models d'embeddings són representacions potents del llenguatge humà basades en l'aprenentatge automàtic que s'utilitzen en una gran varietat de tasques de Processament del Llenguatge Natural. A causa de la seva capacitat per aprendre patrons subjacents d'associació de paraules presents en grans volums de dades, és possible observar diversos fenòmens sociolingüístics codificats als espais vectorials distributius, entre ells, els estereotips socials. Si cal bé examinar acuradament aquests models per detectar biaixos socials i no fer-los servir cegament en aplicacions a causa de resultats èticament preocupants, poden ser útils per a l'anàlisi del discurs de grans volums de dades textuals, per exemple. En aquesta tesi explorem l'ús de models del llenguatge per analitzar i quantificar els biaixos cap als immigrants. Comencem fent un estudi diacrònic monolingüe d'articles publicats al diari español 20 Minutos entre 2007 i 2018. En segon lloc, analitzem les parts danesa, holandesa, anglesa i espanyola de quatre corpus multilingües de discurs polític diferents, que cobreixen el període 1997-2018. En tots dos estudis, examinem l'efecte de variables sociopolítiques com les xifres de desocupació i criminalitat en els nostres mesuraments de biaix utilitzant models estadístics. Finalment, contribuïm a la creació de recursos lingüístics per investigar els biaixos contra els immigrants mitjançant la publicació d'un conjunt de dades multilingüe (catalan, portuguès i castellà) inspirats en enquestes socials que mesuren les percepcions i actituds cap a la immigració als països europeus .

[es] Los modelos de embeddings son potentes representaciones del lenguaje humano basadas en el aprendizaje automático que se utilizan en una gran variedad de tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural. Debido a su capacidad para aprender patrones subyacentes de asociación de palabras presentes en grandes volúmenes de datos, es posible observar diversos fenómenos sociolingüísticos codificados en los espacios vectoriales distributivos, entre ellos, los estereotipos sociales. Si bien es necesario examinar cuidadosamente tales modelos para detectar sesgos sociales y no emplearlos ciegamente en aplicaciones debido a resultados éticamente preocupantes, pueden ser útiles para el análisis del discurso de grandes volúmenes de datos textuales, por ejemplo. En esta tesis exploramos el uso de modelos del lenguaje para analizar y cuantificar los sesgos hacia los inmigrantes. Comenzamos realizando un estudio diacrónico monolingüe de artículos publicados en el periódico español 20 Minutos entre 2007 y 2018. En segundo lugar, analizamos las partes danesa, holandesa, inglesa y española de cuatro corpus multilingües de discurso político diferentes que cubren el período 1997-2018. En ambos estudios, examinamos el efecto de variables sociopolíticas como las cifras de desempleo y criminalidad en nuestras mediciones de sesgo utilizando modelos estadísticos. Finalmente, contribuimos a la creación de recursos lingüísticos para investigar los sesgos contra los inmigrantes mediante la publicación de un conjunto de datos multilingüe (catalán, portugués, y castellano) inspirados en encuestas sociales que miden las percepciones y actitudes hacia la inmigración en los países europeos.