[ca] Avui en dia, la quantitat de documents digitals disponibles està creixent ràpidament, expandint- se a un ritme considerable i procedint de diverses fonts. Les fonts d'informació no estructurada i semiestructurada inclouen la World Wide Web, articles de notícies, bases de dades biològiques, correus electrònics, biblioteques digitals, repositoris electrònics governamentals, , sales de xat, forums en línia, blogs i mitjans socials com Facebook, Instagram, LinkedIn, Pinterest, Twitter, YouTube i molts d'altres. Extreure'n informació d'aquests recursos i trobar informació útil d'aquestes col.leccions s'ha convertit en un desafiament que fa que l'organització d'aquesta enorme quantitat de dades esdevingui una necessitat. La mineria de dades, l'aprenentatge automàtic i el processament del llenguatge natural són tècniques poderoses que poden utilitzar-se conjuntament per fer front a aquest gran desafiament. Segons la tasca o el problema en qüestió existeixen molts emfo- caments diferents que es poden utilitzar. Els mètodes que s'estan implementant s'optimitzen continuament, però aquests mètodes d'aprenentatge automàtic supervisats han estat provats i comparats amb grans dades d'entrenament. La pregunta és : Què passa amb la qualitat dels mètodes si incrementem les dades de 100 MB a 1 GB? Més encara: Les millores en la qualitat valen la pena quan la taxa de processament de les dades minva? Podem canviar qualitat per eficiència, tot recuperant la perdua de qualitat quan processem més dades? Aquesta tesi és una primera aproximació per resoldre aquestes preguntes de forma gene- ral per a tasques de processament de text, ja que no hi ha hagut suficient investigació per a comparar aquests mètodes considerant el balanç entre el tamany de les dades, la qualitat dels resultats i el temps de processament. Per tant, proposem un marc per analitzar aquest balanç i l'apliquem a tres problemes importants de processament de text: Reconeixement d'Entitats Anomenades, Anàlisi de Sentiments i Classificació de Documents. Aquests problemes tam- bé han estat seleccionats perquè tenen nivells diferents de granularitat: paraules, opinions i documents complerts. Per a cada problema seleccionem diferents algoritmes d'aprenentatge automàtic i avaluem el balanç entre aquestes variables per als diferents algoritmes en grans conjunts de dades públiques ( notícies, opinions, patents). Utilitzem subconjunts de diferents tamanys entre 50 MB i alguns GB per a explorar aquests balanç. Per acabar, com havíem suposat, no perquè un algoritme és eficient en poques dades serà eficient en grans quantitats de dades. Per als dos últims problemes considerem algoritmes similars i també dos conjunts diferents de dades i tècniques d'avaluació per a estudiar l'impacte d'aquests dos paràmetres en els resultats. Mostrem que els resultats no canvien significativament amb aquests canvis.

[es] Hoy en día, la cantidad de documentos digitales disponibles está creciendo rápidamente, ex- pandiéndose a un ritmo considerable y procediendo de una variedad de fuentes. Estas fuentes de información no estructurada y semi estructurada incluyen la World Wide Web, artículos de noticias, bases de datos biológicos, correos electrónicos, bibliotecas digitales, repositorios electrónicos gubernamentales, salas de chat, foros en línea, blogs y medios sociales como Fa- cebook, Instagram, LinkedIn, Pinterest, Twitter, YouTube, además de muchos otros. Extraer información de estos recursos y encontrar información útil de tales colecciones se ha convertido en un desafío que hace que la organización de esa enorme cantidad de datos sea una necesidad. La minería de datos, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural son técnicas poderosas que pueden utilizarse conjuntamente para hacer frente a este gran desafío. Dependiendo de la tarea o el problema en cuestión, hay muchos enfoques dife- rentes que se pueden utilizar. Los métodos que se están implementando se están optimizando continuamente, pero estos métodos de aprendizaje automático supervisados han sido probados y comparados con datos de entrenamiento grandes. La pregunta es ¿Qué pasa con la calidad de los métodos si incrementamos los datos de 100 MB a 1GB? Más aún, ¿las mejoras en la cali- dad valen la pena cuando la tasa de procesamiento de los datos disminuye? ¿Podemos cambiar calidad por eficiencia, recuperando la perdida de calidad cuando procesamos más datos? Esta tesis es una primera aproximación para resolver estas preguntas de forma general para tareas de procesamiento de texto, ya que no ha habido investigación suficiente para comparar estos métodos considerando el balance entre el tamaño de los datos, la calidad de los resultados y el tiempo de procesamiento. Por lo tanto, proponemos un marco para analizar este balance y lo aplicamos a tres importantes problemas de procesamiento de texto: Reconocimiento de En- tidades Nombradas, Análisis de Sentimientos y Clasificación de Documentos. Estos problemas fueron seleccionados también porque tienen distintos niveles de granularidad: palabras, opinio- nes y documentos completos. Para cada problema seleccionamos distintos algoritmos de apren- dizaje automático y evaluamos el balance entre estas variables para los distintos algoritmos en grandes conjuntos de datos públicos (noticias, opiniones, patentes). Usamos subconjuntos de distinto tamaño entre 50 MB y varios GB para explorar este balance. Para concluir, como ha- bíamos supuesto, no porque un algoritmo es eficiente en pocos datos será eficiente en grandes cantidades de datos. Para los dos últimos problemas consideramos algoritmos similares y tam- bién dos conjuntos distintos de datos y técnicas de evaluación, para estudiar el impacto de estos dos parámetros en los resultados. Mostramos que los resultados no cambian significativamente con estos cambios.