Tarea monolingüe de clasificación de documentos realizada sobre el conjunto de datos en español del Multilingual Document Classification Corpus (MLDoc) (Schwenk y Li, 2018), un conjunto de datos multilingüe de clasificación de documentos en 8 idiomas. El corpus en español consta de 14.458 artículos de noticias de Reuters clasificados en cuatro categorías: Corporativo/Industrial, Economía, Gobierno/Social y Mercados. La tarea consiste en clasificar cada documento en una de las cuatro clases.
Publicación
Holger Schwenk and Xian Li. 2018. A Corpus for Multilingual Document Classification in Eight Languages. In Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), Miyazaki, Japan. European Language Resources Association (ELRA).
Idioma
Español
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2018
Enlace publicación
Métrica Ranking
F1
