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.
GUA-SPA: Spanish code classification IberLEF 2023
- NLP topic: detección de cambio de código
- Dataset: GUA-SPA: Guarani Spanish corpus
- Foro: IberLEF
- Competición: GUA-SPA: Guarani-Spanish Code-Switching Analysis
- Dominio: Noticias
- Idioma(s): Español
AuTexTification: Model Generated Text Attribution IberLEF 2023
- NLP topic: generación de texto
- Dataset: AuTexTification 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: AuTexTification: Automated Text Identification
- Dominio: General, Legal, Noticias
- Idioma(s): Español
Rest-Mex: Thematic Unsupervised Classification IberLEF 2023
- NLP topic: modelado de temas
- Dataset: Rest-Mex 2023 Clustering
- Foro: IberLEF
- Competición: Rest-Mex 2023: Research on Sentiment Analysis Task for Mexican Tourist Texts
- Dominio: Noticias
- Idioma(s): Español
- NLP topic: detección de lenguas
- Dataset: GUA-SPA: Guarani Spanish corpus
- Foro: IberLEF
- Competición: GUA-SPA: Guarani-Spanish Code-Switching Analysis
- Dominio: Noticias
- Idioma(s): Español
- NLP topic: detección de noticias falsas
- Dataset: CT–CWT–23-ES
- Foro: CLEF
- Competición: CheckThat!: Check-Worthiness, Subjectivity, Political Bias, Factuality, and Authority of News Articles and their Sources
- Dominio: Noticias
- Idioma(s): Español, Español (Argentina)
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
AuTexTification: Model Generated Text Detection IberLEF 2023
- NLP topic: generación de texto
- Dataset: AuTexTification 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: AuTexTification: Automated Text Identification
- Dominio: General, Legal, Noticias
- 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.
