[ca] Dins del camp de la neologia, s'han dissenyat diferents aproximacions metodològics per a la detecció i extracció de neologismes semàntics amb tècniques com la desambiguació semàntica i el modelatge de temes, però encara no existeix cap proposta d'un sistema per a la detecció d'aquestes unitats. A partir d'un estudi detallat sobre els supòsits teòrics necessaris per identificar i descriure els neologismes semàntics, en aquesta tesi proposem el desenvolupament d'una aplicació per identificar i buidar aquestes unitats mitjançant estratègies estadístiques, de mineria de dades i d'aprenentatge automàtic. La metodologia que es planteja es basa en el tractament del procés de detecció i extracció com un problema de classificació, que consisteix a analitzar la concordança de temes entre el camp semàntic del significat principal d'una paraula i el text en què es troba aquesta paraula. Per constituir l'arquitectura del sistema proposat, analitzem cinc mètodes de classificació automàtica supervisada i tres models per a la generació de representacions vectorials de paraules mitjançant aprenentatge profund. El nostre corpus d'anàlisi està format pels neologismes semàntics de l'àmbit de la informàtica pertanyents a la base de dades de l'Observatori de Neologia de la Universitat Pompeu Fabra, que s'han registrat des de 1989 fins a 2015. Utilitzem aquest corpus per avaluar els diferents mètodes que implementa el sistema: classificació automàtica, extracció de paraules a partir de contextos breus i generació de llistes de paraules similars. Aquesta primera aproximació metodològica busca establir un marc de referència en matèria de detecció i extracció de neologismes semàntics.

[es] En el campo de la neología, se han desarrollado diferentes acercamientos metodológicos para la detección y extracción de neologismos semánticos empleando estrategias como la desambiguación semántica y el modelado de temas, pero todavía no existe una propuesta de un sistema para la detección de estas unidades. A partir de un estudio detallado sobre los supuestos teóricos necesarios para delimitar y describir los neologismos semánticos, en esta tesis proponemos el desarrollo de una aplicación para identificar y vaciar dichas unidades mediante estrategias estadísticas, de minería de datos y de aprendizaje automático. La metodología planteada se basa en el tratamiento del proceso de detección y extracción como un problema de clasificación, que consiste en analizar la concordancia de temas entre el campo semántico del significado principal de una palabra y el texto en el que se encuentra. Para constituir la arquitectura del sistema propuesto, analizamos cinco métodos de clasificación automática supervisada y tres modelos para la generación de representaciones vectoriales de palabras mediante aprendizaje profundo. Nuestro corpus de análisis está compuesto por los neologismos semánticos del ámbito de la informática pertenecientes a la base datos del Observatorio de Neologia de la Universitat Pompeu Fabra, que han sido registrados desde 1989 hasta 2015. Utilizamos este corpus para evaluar los distintos métodos que implementa el sistema: clasificación automática, extracción de palabras a partir de contextos cortos y generación de listas de palabras similares. Este primer acercamiento metodológico busca establecer un marco de referencia en materia de detección y extracción de neologismos semánticos.