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: procesamiento de eventos
- Dataset: DA-VINCIS 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: DA-VINCIS: Multimodal Information for the Detection of Aggressive and Violent INCIdents from Social media in Spanish
- Dominio: Social
- Idioma(s): Español, Español (Mexico)
- NLP topic: procesamiento de eventos
- Dataset: DA-VINCIS 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: DA-VINCIS: Multimodal Information for the Detection of Aggressive and Violent INCIdents from Social media in Spanish
- Dominio: Social
- Idioma(s): Español, Español (Mexico)
Universal dependency parsing IberLEF 2020
- NLP topic: análisis sintáctico
- Dataset: CAPITEL-UD
- Foro: IberLEF
- Competición: Named entity recognition and Universal Dependency parsing
- Dominio:
- Idioma(s): Español
Event detection IberLEF 2020
- NLP topic: procesamiento de eventos
- Dataset: FACT
- Foro: IberLEF
- Competición: FACT 2020: Factuality Analysis and Classification Task
- Dominio:
- Idioma(s): Español
- NLP topic: análisis sintáctico
- Dataset: CoNLL-UD2.2-ES
- Foro: CoNLL
- Competición: CoNLL 2018 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Universal dependency parsing CoNLL 2017
- NLP topic: análisis sintáctico
- Dataset: UD2.0-es
- Foro: CoNLL
- Competición: CoNLL 2017 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
- NLP topic: análisis sintáctico
- 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.