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METALEN: Método de Aprendizaje no supervisado y Meta-aprendizaje en el Procesamiento de Lenguaje Natural aplicados a la lucha contra la Propaganda de Radicalización y Delitos de Odio en las Redes Sociales

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En diciembre de 2019 iniciamos un proyecto nuevo: METALEN, Método de Aprendizaje no supervisado y Meta-aprendizaje en el Procesamiento de Lenguaje Natural aplicados a la lucha contra la Propaganda de Radicalización y Delitos de Odio en las Redes Sociales que constituye un reto considerable y apasionante para nuestro equipo. El proyecto con número de referencia: TSI-100905-2019-2 está parcialmente financiado por el Ministerio de Economía y Empresa en la convocatoria de Impulso a las Tecnologías Habilitadoras Digitales – 2019. METALEN tendrá una duración de 18 meses y nuestro equipo de científicos dirigido por nuestro director de operaciones y fundador de Insikt: Guillem García, trabajará para que tenga éxito y genere un impacto positivo significativo.

El objetivo del proyecto METALEN es superar uno de los principales limitantes las tecnologías de procesado del lenguaje natural, en particular, la falta de datos anotados para poder crear modelos de clasificación efectivos y precisos. La estrategia habitual era crear métodos basados en lexicones y reglas.

En este proyecto, se investigará y desarrollarán novedosas metodologías basadas en aprendizaje no supervisado y en metaaprendizaje (transfer learning and meta-learning). Estas tecnologías permiten aprovechar recursos desarrollados para cierto lenguaje o temática, reutilizándolos en nuevas herramientas con otros objetivos. Los dos objetivos principales del proyecto se pueden resumir en:

  • Objetivo 1: Desarrollo e Implementación de metodologías basadas en aprendizaje no supervisado y meta-aprendizaje para la extensión de clasificadores a nuevos idiomas.
  • Objetivo 2: Desarrollo e Implementación de metodologías basadas en aprendizaje no supervisado y meta-aprendizaje para la extensión de clasificadores a nuevos casos de uso.

Para probar la utilidad y precisión de estos métodos, se construirán clasificadores de detección de contenidos radicales online en idiomas diferentes al inglés y árabe, y basados en los clasificadores en estos idiomas, a partir de esta metodología de transferencia de idiomas. Para probar los métodos de transferencia entre dominios, se construirán clasificadores para detectar mensajes de extrema derecha y de delitos de odio.

Para obtener más información sobre este proyecto, contáctenos en: info@insiktintelligence.com

In December 2019 we started a new project: METALEN, Unsupervised learning and meta-learning of Natural Language Processing methods applied to fight against the online radicalization and hate speech which represents an exciting challenge for our team. 

The project with reference number: TSI-100905-2019-2  is partially funded by Ministerio de Economía y Empresa  in the call of Impulso a las Tecnologías Habilitadoras Digitales – 2019. Metalen will have a duration of 18 months and our team of Scientists led by our COO and Founder of Insikt: Guillem Garcia, will be working to make it successful and create a significant positive impact. 

The goal of the METALEN project is to overcome one of the main limitations of Natural Language Processing technologies, in particular, the lack of annotated data in order to create effective and accurate classification models. The usual strategy used to create methods is  based on lexicons and rules.


In this project, novel methodologies based on unsupervised learning and meta-learning (Transfer Learning and Meta-learning) will be studied and developed. These technologies allow us to take advantage of resources developed for a certain language or subject, reusing them in other languages and topics. The two main objectives of the project can be summarized as:

  • Objective 1: Development and Implementation of methodologies based on Unsupervised Learning and Meta-learning for the use of classifiers in one language to new languages 
  • Objective 2: Development and Implementation of methodologies based on Unsupervised Learning and Meta-learning for the use of classifiers in one topic to other topics. 

In order to test the usefulness and accuracy of these methods, online radical content detection classifiers will be built in languages other than English and Arabic. These new classifiers will be developed by Transfer Learning of the previous classifiers. To test cross-domain transfer methods, classifiers will be built to detect far-right and hate crime messages, based on a different topic of online radicalization.

For more information on this project please contact us at info@insiktintelligence.com .

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