[es] En esta tesis estudiamos dos enfoques para abordar los desafíos planteados de cara al procesamiento de contenidos textuales no estándar y multilingües generados por los usuarios del tipo que se pueden encontrar en la Web a día de hoy. En primer lugar, presentamos un enfoque tradicional basado en pipelines discretos en el que el texto de entrada es preprocesado para facilitar su ulterior tratamiento por otros sistemas. Esto implica abordar el problema del multilingüismo, primero, identificando el idioma de la entrada para, seguidamente, tratar los fenómenos de escritura no estándar específicos de dicho idioma presentes en la entrada. Para ello se aplicarán técnicas de normalización del texto y (re-)segmentación de palabras. En segundo lugar, analizamos las limitaciones inherentes a este tipo de modelos discretos, lo cual nos conduce a un enfoque centrado en el empleo de modelos continuos basados en word embeddings (i.e., representaciones vectoriales). En este caso, el preprocesamiento expíıcito de la entrada es sustituido por la codificación de las características lingüísticas y demás matices propios de los textos no estándar en el propio espacio de embedding (un espacio vectorial). Nuestro objetivo es obtener modelos continuos que no sólo superen las limitaciones de los modelos discretos, sino que también se alineen con el estado del arte actual del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), dominado por sistemas basados en redes neuronales. Los resultados obtenidos después de una extensa experimentación muestran la capacidad de las word embeddings para dar un soporte efectivo por sí mismas a los fenómenos multilingües y no estándar propios de los textos generados por usuarios. Además, todo esto se logra dentro de un marco conceptual simple y modular que no necesita sacrificar la integración de sistemas. Dichos modelos de word embeddings pueden emplearse fácilmente como un elemento fundamental en redes neuronales de última generación que, a su vez, son utilizadas en prácticamente cualquier tarea de PLN.

[gl] Nesta tese estudamos dous enfoques para abordar os desafíos que presenta o procesamento de contidos textuais non estándar e multilingües xerado polos usuarios do tipo que se atopar na Web a día de hoxe. En primeiro lugar, presentamos un enfoque tradicional baseado en pipelines discretos nos que preprocesamos o texto de entrada para facilitar a seu posterior tratamento por outros sistemas. Isto implica abordar o problema do multilingüismo, primeiro, identificando a lingua de entrada para, seguidamente, tratar o resto dos fenómenos de escritura non estándar específicos da lingua involucrados mediante técnicas de normalización do texto e (re-)segmentación de palabras. En segundo lugar, analizamos as limitacións inherentes a este tipo de modelos discretos, o cal nos leva a un enfoque centrado no emprego de modelos continuos baseados en word embeddings (i.e., representacións vectoriais). Neste caso, o preprocesamento explícito da entrada substitúese pola codificación das características lingüísticas e demais matices propios dos textos non estándar no espazo de embedding mesmo (un espazo vectorial). O noso obxectivo é obter modelos continuos que non so superen as limitacións dos modelos discretos, senón que tamén se aliñen co estado da arte actual do Procesamento da Linguaxe Natural (PLN), dominado por sistemas baseados en redes neurais. Os resultados obtidos tras unha ampla experimentación amosan a capacidade das word embeddings para dar un soporte efectivo por si mesmas aos fenómenos multilingües e non estándar propios de textos xerados por usuarios. Ademais, todo isto acádase dentro dun marco conceptual simple e modular que non precisa sacrificar a integración de sistemas. Estes modelos de word embeddings poden empregarse facilmente como un elemento fundamental en redes neurais de ´ultima xeración que, á súa vez, utilízanse en practicamente calquera tarefa de PLN.