Datasets

A continuación se muestra información sobre conjuntos de datos textuales en español creados con el objetivo de resolver tareas de PLN. En este caso, se trata de colecciones de textos, generalmente enriquecidas con anotaciones.
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Año

  • EmoEVENT

    Español , Español (Chile) , Español (Costa Rica) , Español (Mexico) , Español (Peru) , Español (Uruguay)
    Publicado en 2020
    8,409
    Tuits
    análisis de sentimiento

  • InterTASS 2020

    Español , Español (Chile) , Español (Costa Rica) , Español (Mexico) , Español (Peru) , Español (Uruguay)
    Publicado en 2020
    Tuits
    análisis de sentimiento

  • InterTASS-URU

    Español
    Publicado en 2019
    2,857
    Tuits
    análisis de sentimiento

  • InterTASS-PE

    Español
    Publicado en 2019
    3,005
    Tuits
    análisis de sentimiento

  • InterTASS-CR

    Español
    Publicado en 2019
    2,363
    Tuits
    análisis de sentimiento

  • InterTASS-MEX

    Español
    Publicado en 2019
    3,000
    Tuits
    análisis de sentimiento

  • InterTASS-SP

    Español
    Publicado en 2019
    3,401
    Tuits
    análisis de sentimiento

  • NEGES

    Español
    Publicado en 2019
    400
    Reseñas
    análisis de sentimiento, procesamiento de la negación

  • MLDoc-EN

    Noticias
    Inglés
    Publicado en 2018
    14,458
    Noticias
    clasificación de textos

  • Affect in Tweets-ES

    Español
    Publicado en 2018
    8,830
    Tuits
    análisis de sentimiento

  • Tweets emojis-ES

    Español
    Publicado en 2018
    120,000
    Tuits
    clasificación de textos

  • The TW-1O Referendum corpus - ES

    Español
    Publicado en 2018
    5,545
    Tuits
    análisis de sentimiento

  • MLDoc-ES

    Noticias
    Español
    Publicado en 2018
    14,458
    Noticias
    clasificación de textos

  • RepLab-2014-Profiling

    Finanzas
    Español
    Publicado en 2014
    48,705
    Tuits
    clasificación de textos

  • RepLab-2014-Reputation

    Finanzas
    Español
    Publicado en 2014
    48,705
    Tuits
    clasificación de textos

Si has publicado un resultado mejor que los de la lista, envía un mensaje a odesia-comunicacion@lsi.uned.es indicando el resultado y el DOI del artículo, junto con una copia del mismo si no está publicado en abierto.