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.
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
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: PoliticES 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: PoliticES: Political ideology detection in Spanish texts
- Dominio: Social, Política
- 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
Author profiling IberLEF 2022
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: PoliticEs
- Foro: IberLEF
- Competición: PoliticEs 2022: Spanish Author Profiling for Political Ideology
- Dominio: Política
- Idioma(s): Español
Fake news detection IberLEF 2021
- NLP topic: detección de noticias falsas
- Dataset: FakeDeS
- Foro: IberLEF
- Competición: FakeDeS: Fake news detection
- Dominio: COVID, otros
- Idioma(s): Español
Worthiness estimation CLEF 2021
- NLP topic: detección de noticias falsas
- Dataset: CheckThat-ES
- Foro: CLEF
- Competición: CheckThat! Lab Task 1 on Check-Worthiness Estimation in Tweets and Political Debates
- Dominio: Política
- Idioma(s): Español, Inglés
Classification of political topics IberEVAL 2017
- NLP topic: modelado de temas
- Dataset: COSET
- Foro: IberEVAL
- Competición: 1st Classification of Spanish Election Tweets Task
- Dominio: Política
- 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.
