Detectar las posturas de los autores, a favor, en contra o neutrales, con respecto al Referéndum del 1 de octubre en Cataluña (2017) en tweets escritos en español y catalán desde una perspectiva multimodal.
Publicación
Mariona Taulé, Francisco Rangel, M. Antònia Martí, Paolo Rosso (2018) Overview of the Task on Multimodal Stance Detection in Tweets on Catalan #1Oct Referendum. Proceedings of the Third Workshop on Evaluation of Human Language Technologies for Iberian Languages (IberEval 2018)
Idioma
Español
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2018
Enlace publicación
Mejores resultados para la tarea
| Sistema | Precisión | Recall | F1 | CEM | Accuracy | MacroPrecision | MacroRecall | MacroF1 Ordenar ascendente | RMSE | MicroPrecision | MicroRecall | MicroF1 | MAE | MAP | UAS | LAS | MLAS | BLEX | Pearson correlation | Spearman correlation | MeasureC | BERTScore | EMR | Exact Match | F0.5 | Hierarchical F | ICM | MeasureC | Propensity F | Reliability | Sensitivity | Sentiment Graph F1 | WAC | b2 | erde30 | sent | weighted f1 |
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| uc3m T+C | 0.2802 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| CriCa T+C | 0.2715 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Casacufans T+C+I | 0.2709 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| T+C | 0.2698 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ELiRF T (run1) | 0.2274 |
