[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.

[en] Nowadays, the amount of available digital documents is rapidly growing, expanding at a considerable rate and coming from a variety of sources. Sources of unstructured and semi-structured information include the World Wide Web, news articles, biological databases, electronic mail, digital libraries, governmental digital repositories, chat rooms, online forums, blogs, and social media such as Facebook, Instagram, LinkedIn, Pinterest, Twitter, YouTube, Instagram, Pinterest, plus many others. Extracting information from these resources and finding useful information from such collections has become a challenge, which makes organizing massive amounts of data a necessity. Data mining, machine learning, and natural language processing are powerful techniques that can be used together to deal with this big challenge. Depending on the task or problem at hand, there are many different approaches that can be used. The methods that are being implemented are continuously being optimized, but not all these methods have been tested and compared for quality after training on large size corpora for supervised machine learning algorithms. The question is what happens to the quality of methods if we increase the data size from, say, 100 MB to over 1 GB? Moreover, are quality gains worth it when the rate of data processing diminishes? Can we trade quality for time efficiency and recover the quality loss by just being able to process more data? This thesis is first attempt to answer these questions in a general way for text processing tasks, as not enough research has been done to compare those methods considering the trade-offs of data size, quality, and processing time. Hence, we propose a trade-off analysis framework and apply it to three important text processing problems: Named Entity Recognition, Sentiment Analysis, and Document Classification. These problems were also chosen because they have different levels of object granularity: words, passages, and documents. For each problem, we select several machine learning algorithms and we evaluate the trade-offs of these different methods on large publicly available datasets (news, reviews, patents). We use different data subsets of increasing size ranging from 50 MB to a few GB, to explore these trade-offs. We conclude, as hypothesized, that just because the method has good performance in small data, it does not necessarily have the same performance for big data. For the two last problems, we consider similar algorithms and also consider two different data sets and two different evaluation techniques, to study the impact of the data and the evaluation technique on the resulting trade-offs. We find that the results do not change significantly.