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.
![topic modeling](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-09/42_0.jpg?itok=0gHS76sM)
Rest-Mex: Thematic Unsupervised Classification IberLEF 2023
- NLP topic: modelado de temas
- Dataset: Rest-Mex 2023 Clustering
- Foro: IberLEF
- Competición: Rest-Mex 2023: Research on Sentiment Analysis Task for Mexican Tourist Texts
- Dominio: Noticias
- Idioma(s): Español
![named entity linking](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-09/41.jpg?itok=1f666ER5)
MEDDOPLACE: Location Entity Classification IberLEF 2023
- NLP topic: enlace de entidades nombradas
- 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
![processing factuality](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-09/12.jpg?itok=b4loSwdT)
Factuality classification IberLEF 2020
- NLP topic: procesamiento de factualidad
- Dataset: FACT
- Foro: IberLEF
- Competición: FACT 2020: Factuality Analysis and Classification Task
- Dominio:
- Idioma(s): Español
![processing factuality](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-09/12.jpg?itok=b4loSwdT)
Factuality classification IberLEF 2019
- NLP topic: procesamiento de factualidad
- Dataset: FACT
- Foro: IberLEF
- Competición: FACT: Factuality Analysis and Classification Task,
- Dominio:
- Idioma(s): Español
![topic modeling](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-09/42_0.jpg?itok=0gHS76sM)
Classification of political topics IberEVAL 2017
- NLP topic: modelado de temas
- Dataset: COSET
- Foro: IberEVAL
- Competición: 1st Classification of Spanish Election Tweets Task
- Dominio: Política
- 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.