Predicción de "likes" en twitter para memes aleatorios

Abstract

Si bien existe el campo del humor computacional, este se ha caracterizado por incursionar en proyectos que implican la resolución de tareas apoyándose del procesamiento de lenguaje natural. Y es que, a día de hoy no existe ningún antecedente que relacione de forma clara el shitposting y el aprendizaje profundo. En este trabajo, se aborda esa problemática mediante la creación de modelos de visión computacional basados en redes neuronales siamesas y redes neuronales convolucionales. Se diseñaron distintas arquitecturas cuyo principal objetivo era la clasificación e interpretación de shitposting.