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
Polarity classification IberLEF 2021
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: RestMEX-SA
- Foro: IberLEF
- Competición: RestMEX: Recommendation System for Text Mexican Tourism
- Dominio: Turismo
- Idioma(s): Español (Mexico)
General polarity at three levels IberLEF 2020
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS 2020
- Foro: IberLEF
- Competición: Semantic Analysis at SEPLN (TASS)
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
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
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS-SP, InterTASS-MEX, InterTASS-CR, InterTASS-PE, InterTASS-URU
- Foro: IberLEF
- Competición: TASS: Sentiment Analysis Task at SEPLN
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS-SP, InterTASS-MEX, InterTASS-CR, InterTASS-PE, InterTASS-URU
- Foro: IberLEF
- Competición: TASS: Sentiment Analysis Task at SEPLN
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS-SP, InterTASS-MEX, InterTASS-CR, InterTASS-PE, InterTASS-URU
- Foro: IberLEF
- Competición: TASS: Sentiment Analysis Task at SEPLN
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS-SP, InterTASS-MEX, InterTASS-CR, InterTASS-PE, InterTASS-URU
- Foro: IberLEF
- Competición: TASS: Sentiment Analysis Task at SEPLN
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS-SP, InterTASS-MEX, InterTASS-CR, InterTASS-PE, InterTASS-URU
- Foro: IberLEF
- Competición: TASS: Sentiment Analysis Task at SEPLN
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
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
Emotion intensity 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
Sentiment valence regression 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
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
Emotion intensity regression 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
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.
