La tarea tiene como objetivo clasificar los tweets según si exhiben contenido LGBT+fóbico o no, es decir, clasificarlos como LGBT+fóbicos (P), no LGBT+fóbicos (NP) o no relacionados con LGBT+ (NA).
Publicación
Gemma Bel-Enguix, Helena Gómez-Adorno, Gerardo Sierra, Juan Vásquez, Scott Thomas Andersen, Sergio Ojeda-Trueba (2023) Overview of HOMO-MEX at Iberlef 2023: Hate speech detection in Online Messages directed Towards the MEXican Spanish speaking LGBTQ+ population. Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 71, septiembre de 2023, pp. 361-370.
Idioma
Español
Español (Mexico)
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2023
Enlace publicación
Métrica Ranking
Macro F1
Mejores resultados para la tarea
| Sistema | MacroF1 Ordenar ascendente |
|---|---|
| FernandezRosauro | 0.8432 |
| UMUTeam | 0.8421 |
| I2C | 0.8325 |
| mesay | 0.7967 |
| Marrugo | 0.7705 |
| cesar m | 0.7635 |
| LIDOMA | 0.7326 |
| I2C | 0.6960 |
| mesay | 0.6868 |
| Rivadeneria | 0.6843 |
