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.
DETEST-Dis 2024: Implicitness Identification IberLEF 2024
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: DETEST-Dis
- Foro: IberLEF
- Competición: DETESTS-Dis: DETEction and classification of racial STereotypes in Spanish - Learning with Disagreement
- Dominio: Social
- Idioma(s): Español
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: DIMEMEX
- Foro: IberLEF
- Competición: DIMEMEX-2024: Detection of Inappropriate Memes from Mexico
- Dominio: Social
- Idioma(s): Español (Mexico)
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: DIMEMEX
- Foro: IberLEF
- Competición: DIMEMEX-2024: Detection of Inappropriate Memes from Mexico
- Dominio: Social
- Idioma(s): Español (Mexico)
DETEST-Dis 2024: Stereotype detection IberLEF 2024
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: DETEST-Dis
- Foro: IberLEF
- Competición: DETESTS-Dis: DETEction and classification of racial STereotypes in Spanish - Learning with Disagreement
- Dominio: Social
- Idioma(s): Español
HOMO-MEX: Hate speech detection IberLEF 2023
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: HOMO-MEX 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: HOMO-MEX: Hate speech detection in Online Messages directed tOwards the MEXican spanish speaking LGBTQ+ population
- Dominio: Social
- Idioma(s): Español, Español (Mexico)
HOMO-MEX: Fine-grained hate speech detection track IberLEF 2023
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: HOMO-MEX 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: HOMO-MEX: Hate speech detection in Online Messages directed tOwards the MEXican spanish speaking LGBTQ+ population
- Dominio: Social
- Idioma(s): Español, Español (Mexico)
HOPE. Multilingual Hope Speech detection - Spanish IberLEF 2023
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: HOPE-ES 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: HOPE: Multilingual Hope Speech detection
- Dominio: Social
- 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.
