Sexism classification

Se trata de una tarea de clasificación multi-clase. Los sistemas deben decidir si un tweet dado contiene expresiones o comportamientos sexistas (es decir, si es sexista en sí mismo, describe una situación sexista o critica un comportamiento sexista) y, en caso afirmativo, categorizar el mensaje según el tipo de sexismo (según la categorización propuesta por expertos y que tiene en cuenta las diferentes facetas de la mujer que se ven afectadas): (i) ideológico e desigualdad, (ii) estereotipos y dominación, (iii) objetivación, (iv) violencia sexual y (v) misoginia y violencia no sexual.

Publicación
Francisco Rodríguez-Sánchez, Jorge Carrillo-de-Albornoz, Laura Plaza, Julio Gonzalo, Paolo Rosso, Miriam Comet, Trinidad Donoso. Overview of EXIST 2021: sEXism Identification in Social neTworks.. Procesamiento del Lenguaje Natural, Vol 67, septiembre 2021.
Idioma
Español
Inglés
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2021
Métrica Ranking
F1

Mejores resultados para la tarea

Sistema Accuracy MacroPrecision MacroRecall MacroF1 Ordenar ascendente
AI_UPV_1 0.6577 0.5815 0.5774 0.5787
LHZ_1 0.6509 0.5772 0.5649 0.5706
SINAI_TL_1 0.6527 0.5848 0.5527 0.5667
QMUL-SDS_1 0.6426 0.5626 0.5573 0.5594
AIT_FHSTP_2 0.6445 0.5689 0.5531 0.5589

Si has publicado un resultado mejor que los de la lista, envía un mensaje a odesia-comunicacion@lsi.uned.es indicando el resultado y el DOI del artículo, junto con una copia del mismo si no está publicado en abierto.