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: análisis de sentimiento
- Dataset: MINT ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2023 Task 9: Multilingual Tweet Intimacy Analysis
- Dominio: General
- Idioma(s): Español, Inglés
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
Sexism classification IberLEF 2021
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: EXIST-2021-ES
- Foro: IberLEF
- Competición: EXIST: Sexism detection in Twitter
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Relation extraction IberLEF 2021
- NLP topic: extracción de relaciones
- Dataset: eHealth-KD-ES
- Foro: IberLEF
- Competición: eHealth Knowledge Discovery
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español, Inglés
Sexism identification IberLEF 2021
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: EXIST-2021-ES
- Foro: IberLEF
- Competición: EXIST: Sexism detection in Twitter
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Code mixed sentiment analysis SEMEVAL 2020
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: SentiMix-Spanglish
- Foro: SEMEVAL
- Competición: Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Hate speech detection SEMEVAL 2019
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: HateEval-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2019 Task 5: Multilingual Detection of Hate Speech Against Immigrants and Women in Twitter
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Aggressive behaviour and target classification SEMEVAL 2019
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: HateEval-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2019 Task 5: Multilingual Detection of Hate Speech Against Immigrants and Women in Twitter
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Misogynistic behavior and target classification IberEVAL 2018
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: AMI-ES
- Foro: IberEVAL
- Competición: AMI: Automatic Misogyny Identification
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
- 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
Emoji prediction SEMEVAL 2018
- NLP topic: clasificación de textos
- Dataset: Tweets emojis-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval 2018 Task 2: Multilingual Emoji Prediction
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Authorship attribution PAN 2018
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: PAN18-Attribution-ES
- Foro: PAN
- Competición: Cross-Domain Authorship Attribution
- Dominio: Ficción
- Idioma(s): Español, Inglés
Sentiment valence classification SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Misogyny identification IberEVAL 2018
- NLP topic: detección de odio
- Dataset: AMI-ES
- Foro: IberEVAL
- Competición: AMI: Automatic Misogyny Identification
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Emotion classification SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Inflected form prediction CoNLL 2017
- NLP topic: morfología
- Dataset: CoNLL-SIGMORPHON-ES
- Foro: CoNLL
- Competición: CoNLL–SIGMORPHON 2017 Shared Task: Universal Morphological Reinflection
- 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
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.
