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.
MEDDOPLACE: Location Entity Classification IberLEF 2023
- NLP topic: enlace de entidades
- Dataset: MEDDOPLACE Corpus: Gold Standard annotations for Medical Documents Place-related Content Extraction
- Foro: IberLEF
- Competición: MEDDOPLACE: MEDical DOcument PLAce-related Content Extraction
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
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: extracción de relaciones
- Dataset: European Clinical Case Corpus (Spanish part)
- Foro: IberLEF
- Competición: TESTLINK: Multilingual relation extraction of clinical measurements in clinical narratives
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: enlace de entidades
- Dataset: MedProcNER/ProcTEMIST corpus 2023
- Foro: CLEF
- Competición: BioASQ 2023: Large-scale Biomedical Semantic Indexing and Question Answering
- Dominio: Salud
- 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
DisTEMIST 2022: Entity linking CLEF 2022
- NLP topic: enlace de entidades
- Dataset: DisTEMIST
- Foro: CLEF
- Competición: DisTEMIST at BioASQ: Automatic detection and normalization of diseases from clinical texts
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
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
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.
