Esta tarea consiste en identificar menciones personales de síntomas de COVID-19 en tweets. Es un problema de clasificación de tres categorías, que requiere que los participantes distingan menciones personales de síntomas (informes propios) de otras menciones, como síntomas reportados por otros (informes no personales) y referencias a fuentes externas (menciones en literatura/noticias).
El conjunto de tweets anotados para esta tarea es un conjunto de tweets en español, curados manualmente.
La tarea se aloja en Codalab en https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/3535
Publicación
Davy Weissenbacher, Juan Banda, Vera Davydova, Darryl Estrada Zavala, Luis Gasco Sánchez, Yao Ge, Yuting Guo, Ari Klein, Martin Krallinger, Mathias Leddin, Arjun Magge, Raul Rodriguez-Esteban, Abeed Sarker, Lucia Schmidt, Elena Tutubalina, and Graciela Gonzalez-Hernandez. 2022. Overview of the Seventh Social Media Mining for Health Applications (#SMM4H) Shared Tasks at COLING 2022. In Proceedings of The Seventh Workshop on Social Media Mining for Health Applications, Workshop & Shared Task, pages 221–241, Gyeongju, Republic of Korea. Association for Computational Linguistics.
Idioma
Español
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2022
Enlace publicación
Métrica Ranking
F1
