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.
![](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/default_images/task%20default.jpg?itok=SAzJAT1_)
- NLP topic: profiling
- Dataset: MentalRiskES - Undefined disorder 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
![](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/default_images/task%20default.jpg?itok=SAzJAT1_)
- NLP topic: profiling
- Dataset: MentalRiskES - Depression 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
![text classification](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-06/32.jpg?itok=K8mic3j0)
- NLP topic: clasificación de textos
- Dataset: ClinAIS 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: ClinAIS: Automatic identification of sections in clinical documents
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
![](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/default_images/task%20default.jpg?itok=SAzJAT1_)
- NLP topic: profiling
- Dataset: MentalRiskES - Undefined disorder 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
![](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/default_images/task%20default.jpg?itok=SAzJAT1_)
- NLP topic: profiling
- Dataset: MentalRiskES - Depression 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
![](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/default_images/task%20default.jpg?itok=SAzJAT1_)
- NLP topic: profiling
- Dataset: MentalRiskES - Eating disorders 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
![](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/default_images/task%20default.jpg?itok=SAzJAT1_)
- NLP topic: profiling
- Dataset: PoliticES 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: PoliticES: Political ideology detection in Spanish texts
- Dominio: Social, Política
- Idioma(s): Español
![](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/default_images/task%20default.jpg?itok=SAzJAT1_)
- NLP topic: profiling
- Dataset: MentalRiskES - Depression 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
![](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/default_images/task%20default.jpg?itok=SAzJAT1_)
- NLP topic: profiling
- Dataset: MentalRiskES - Eating disorders 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
![text classification](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-06/32.jpg?itok=K8mic3j0)
Detection of lexical borrowings IberLEF 2021
- NLP topic: clasificación de textos
- Dataset: ADoBo
- Foro: IberLEF
- Competición: ADOBO: Detection of lexical borrowings
- Dominio:
- Idioma(s): Español
![text classification](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-06/32.jpg?itok=K8mic3j0)
Occupation and occupation holder detection IberLEF 2021
- NLP topic: clasificación de textos
- Dataset: MEDDOPROF
- Foro: IberLEF
- Competición: Recognition, classification and normalization of professions and occupations from medical texts
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
![text classification](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-06/32.jpg?itok=K8mic3j0)
Named entity normalization IberLEF 2021
- NLP topic: clasificación de textos
- Dataset: MEDDOPROF
- Foro: IberLEF
- Competición: Recognition, classification and normalization of professions and occupations from medical texts
- Dominio: Salud
- 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.