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.
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
GUA-SPA: Named entity classification IberLEF 2023
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: GUA-SPA: Guarani Spanish corpus
- Foro: IberLEF
- Competición: GUA-SPA: Guarani-Spanish Code-Switching Analysis
- Dominio: Noticias
- Idioma(s): Español
Monolingual NER Spanish SEMEVAL 2023
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: MultiCoNER v2 ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2023 Task 2: Fine-grained Multilingual Named Entity Recognition (MultiCoNER 2)
- Dominio: General
- Idioma(s): Español, Inglés
- 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
Named entity recognition SEMEVAL 2022
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: MultiCoNER-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2022 Task 11: Multilingual Complex Named Entity Recognition (MultiCoNER)
- Dominio: Diversos
- Idioma(s): Español, Inglés
Detection of disease mentions in tweets COLING 2022
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: SocialDisNER
- Foro: COLING
- Competición: Seventh Social Media Mining for Health Applications
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
Named entity recognition CLEF 2022
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: DisTEMIST
- Foro: CLEF
- Competición: DisTEMIST at BioASQ: Automatic detection and normalization of diseases from clinical texts
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
LivingNER: Named entity recognition IberLEF 2022
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: LivingNER
- Foro: IberLEF
- Competición: LivingNER: Named-Entity Recognition and entity linking for living being mentions
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
MEDDOPROF - Named entity recognition IberLEF 2021
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: MEDDOPROF
- Foro: IberLEF
- Competición: Recognition, classification and normalization of professions and occupations from medical texts
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
SpRadIE - Named entity recognition CLEF 2021
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: SpRadIE
- Foro: CLEF
- Competición: SpRadIE: A challenge on information extraction from Spanish Radiology Reports
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español (Argentina)
Entity recognition IberLEF 2021
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: eHealth-KD-ES
- Foro: IberLEF
- Competición: eHealth Knowledge Discovery
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español, Inglés
Named entity recognition IberLEF 2020
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: CAPITEL-NER
- Foro: IberLEF
- Competición: Named entity recognition and Universal Dependency parsing
- Dominio:
- Idioma(s): Español
Entity classification IberLEF 2019
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: MEDDOCAN
- Foro: IberLEF
- Competición: MEDDOCAN: Medical Document Anonymization Track
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
CoNLL 2009: Semantic role labeling (Spanish) CoNLL 2009
- NLP topic: etiquetado de roles semánticos
- Dataset: CoNL-2009-ES
- Foro: CoNLL
- Competición: CoNLL-2009 Shared Task: Syntactic and Semantic Dependencies in Multiple Languages
- 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.
