El objetivo principal de MeOffendEs es promover la investigación sobre la detección de lenguaje ofensivo en variantes del español. Esta tarea consiste en clasificar tuits como ofensivos o no ofensivos en el corpus Offend-MEX, es decir, se trata de un problema de clasificación binaria de textos. Un texto se considera ofensivo cuando el lenguaje se utiliza para cometer una ofensa explícita o implícitamente dirigida que puede incluir insultos, amenazas, blasfemias o palabrotas.
Publicación
Flor Miriam Plaza-del-Arco, Marco Casavantes, Hugo Jair Escalante, M. Teresa Martín-Valdivia, Arturo Montejo-Ráez, Manuel Montes-y-Gómez, Horacio Jarquín-Vásquez, Luis Villaseñor-Pineda (2021) Overview of MeOffendEs at IberLEF 2021: Offensive Language Detection in Spanish Variants.Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 67, septiembre de 2021, pp. 183-194.
Competición
Idioma
Español
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2021
Enlace publicación
Métrica Ranking
Micro F
Mejores resultados para la tarea
| Sistema | Precisión | Recall | F1 Ordenar ascendente |
|---|---|---|---|
| CIMAT-MTY-GTO | 0.7600 | 0.6533 | 0.7026 |
| NLP-CIC | 0.7550 | 0.6407 | 0.6932 |
| DCCD-INFOTEC | 0.6733 | 0.6966 | 0.6847 |
| CIMAT-GTO | 0.6633 | 0.6958 | 0.6792 |
| UMUTeam | 0.6650 | 0.6763 | 0.6706 |
