SocialDisNER se centra en el reconocimiento de menciones de enfermedades en publicaciones de Twitter. Los tweets provienen de: cuentas de pacientes, amigos, redes de apoyo y familiares, que comparten las dificultades enfrentadas por los pacientes; y profesionales médicos, que difunden información confiable sobre enfermedades. Los tweets en esta tarea incluyen información sobre enfermedades reumáticas como el lupus eritematoso, enfermedades altamente prevalentes como el cáncer, la diabetes, la obesidad y los trastornos mentales, la fibromialgia y las condiciones del espectro autista.
Publicación
Luis Gasco Sánchez, Darryl Estrada Zavala, Eulàlia Farré-Maduell, Salvador Lima-López, Antonio Miranda-Escalada, and Martin Krallinger. 2022. The SocialDisNER shared task on detection of disease mentions in health-relevant content from social media: methods, evaluation, guidelines and corpora. In Proceedings of The Seventh Workshop on Social Media Mining for Health Applications, Workshop & Shared Task, pages 182–189, Gyeongju, Republic of Korea. Association for Computational Linguistics.
Idioma
Español
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2022
Enlace publicación
Métrica Ranking
F1
Mejores resultados para la tarea
| Sistema | Precisión | Recall | F1 Ordenar ascendente |
|---|---|---|---|
| CASIA | 0.9060 | 0.8760 | 0.8910 |
| READ-BioMed | 0.8680 | 0.8750 | 0.8710 |
| Clac | 0.8510 | 0.8880 | 0.8690 |
| PLN CMM | 0.8820 | 0.8430 | 0.8620 |
| NLP-CIC-WFU | 0.8420 | 0.8600 | 0.8510 |
