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.
Emoji prediction SEMEVAL 2018
- NLP topic: clasificación de textos
- Dataset: Tweets emojis-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval 2018 Task 2: Multilingual Emoji Prediction
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Sentiment valence classification SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Emotion intensity regression SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Emotion classification SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Emotion intensity classification SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Hypernym Discovery SEMEVAL 2018
- NLP topic: extracción de información
- Dataset: Hypernym corpora-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval 2018 Shared Task on Hypernym Discovery
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Authorship attribution PAN 2018
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: PAN18-Attribution-ES
- Foro: PAN
- Competición: Cross-Domain Authorship Attribution
- Dominio: Ficción
- Idioma(s): Español, Inglés
Sentiment valence regression SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
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.
