Tareas
Una tarea es una actividad propuesta con la finalidad de resolver un problema concreto de PLN, generalmente en el marco de una competición. A continuación se muestra información sobre tareas de PLN en Español desde 2013 hasta la actualidad.
- NLP topic: enlace de entidades
- Dataset: MedProcNER/ProcTEMIST corpus 2023
- Foro: CLEF
- Competición: BioASQ 2023: Large-scale Biomedical Semantic Indexing and Question Answering
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Undefined disorder 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Depression 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: extracción de relaciones
- Dataset: European Clinical Case Corpus (Spanish part)
- Foro: IberLEF
- Competición: TESTLINK: Multilingual relation extraction of clinical measurements in clinical narratives
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: clasificación de textos
- Dataset: ClinAIS 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: ClinAIS: Automatic identification of sections in clinical documents
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: indexación de textos
- Dataset: MedProcNER/ProcTEMIST corpus 2023
- Foro: CLEF
- Competición: BioASQ 2023: Large-scale Biomedical Semantic Indexing and Question Answering
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Undefined disorder 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Depression 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Eating disorders 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
MEDDOPLACE: Location Entity Recognition IberLEF 2023
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: MEDDOPLACE Corpus: Gold Standard annotations for Medical Documents Place-related Content Extraction
- Foro: IberLEF
- Competición: MEDDOPLACE: MEDical DOcument PLAce-related Content Extraction
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
FinancES: Financial targeted sentiment analysis IberLEF 2023
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: FinancES 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: FinancES: Financial Targeted Sentiment Analysis in Spanish
- Dominio: Finanzas
- Idioma(s): Español
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: MedProcNER/ProcTEMIST corpus 2023
- Foro: CLEF
- Competición: BioASQ 2023: Large-scale Biomedical Semantic Indexing and Question Answering
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Depression 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Eating disorders 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
MEDDOPLACE: Location Entity Classification IberLEF 2023
- NLP topic: enlace de entidades
- Dataset: MEDDOPLACE Corpus: Gold Standard annotations for Medical Documents Place-related Content Extraction
- Foro: IberLEF
- Competición: MEDDOPLACE: MEDical DOcument PLAce-related Content Extraction
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: FinancES 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: FinancES: Financial Targeted Sentiment Analysis in Spanish
- Dominio: Finanzas
- Idioma(s): Español
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.
