Resumen: En los últimos años, la investigación en PLN ha sido dominada por modelos de lenguaje preentrenados. Así, muchas de las tareas o desafíos lingüísticos se han abordado cambiando de un proceso de ingeniería de características típicamente adaptadas a cada problema, a hacerlo mediante el ajuste de un modelo de lenguaje que se basa exclusivamente en las distribuciones de probabilidad determinadas por la ocurrencia de distintas palabras o tokens del lenguaje. Este cambio de paradigma ha permitido mejorar significativamente el rendimiento de los sistemas, aunque a costa de ser más opacos y complicar la interpretabilidad de sus resultados. Por otra parte, la investigación en argumentación computacional se ha centrado principalmente en intentar modelar el razonamiento argumentativo humano a través de estructuras de datos y algoritmos, permitiendo automatizar partes de este proceso. En los últimos años, la argumentación computacional se ha popularizado como una de las áreas más prometedoras y difíciles en PLN, mostrando explícitamente una de las mayores limitaciones del estado del arte: la incapacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje preentrenados. Es por ello que la combinación de algoritmos de PLN con técnicas y modelos del área de argumentación computacional podría ser clave para beneficiarnos de las mejoras de rendimiento sin renunciar completamente a la transparencia en los resultados de nuestros sistemas. La ventaja de estos enfoques híbridos ya se puede observar en la literatura, por ejemplo, en el dominio de la detección de falacias y desinformación. En este seminario, se introducirán estas técnicas híbridas, así como sus aplicaciones e implicaciones en casos prácticos.

Sobre el ponente:
Dr. Ramon Ruiz-Dolz es profesor en la Universidad de Dundee (UK) e investigador del Centre for Argument Technology (ARG-tech: https://www.arg.tech/), con un enfoque en Inteligencia Artificial, Argumentación Computacional, Procesamiento de Lenguaje Natural e Interacción Humano-Computadora. Ha ocupado diversos cargos académicos y de investigación, incluyendo el de Profesor Visitante en el Instituto Internacional Dundee de la Universidad Central del Sur (China). Desarrolló su doctorado en Informática en la Universitat Politècnica de València, donde también obtuvo el master en Inteligencia Artificial y el Grado en Informática.

Su investigación se ha desarrollado en el marco de varios proyectos financiados por la UE Horizon 2020 y el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, contribuyendo a áreas como la IA contra la desinformación y las tecnologías persuasivas emocionales. El Dr. Ruíz-Dolz colabora activamente con la comunidad académica, organizando la Tarea Compartida DialAM-2024 y participando en comités de programas para conferencias de gran prestigio como ACL y EMNLP.

Sus publicaciones incluyen artículos influyentes en revistas y conferencias de alto impacto, con ponencias sobre temas como la evaluación automática de debates y la minería de argumentos (ej. EMNLP, UMAP y IJCAI).