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.
![reconocimiento de entidades nombradas](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2024-04/1_1.jpg?itok=H1STNF66)
- NLP topic: modeling of intimacy
- Dataset: MINT ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2023 Task 9: Multilingual Tweet Intimacy Analysis
- Dominio: General
- Idioma(s): Español, Inglés
![processing events](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-09/10.jpg?itok=gS1-D-NK)
- NLP topic: procesamiento de eventos
- Dataset: DA-VINCIS 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: DA-VINCIS: Multimodal Information for the Detection of Aggressive and Violent INCIdents from Social media in Spanish
- Dominio: Social
- Idioma(s): Español, Español (Mexico)
![processing events](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-09/10.jpg?itok=gS1-D-NK)
- NLP topic: procesamiento de eventos
- Dataset: DA-VINCIS 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: DA-VINCIS: Multimodal Information for the Detection of Aggressive and Violent INCIdents from Social media in Spanish
- Dominio: Social
- Idioma(s): Español, Español (Mexico)
![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 events](/sites/default/files/styles/max_325x325/public/2023-09/10.jpg?itok=gS1-D-NK)
Event detection IberLEF 2020
- NLP topic: procesamiento de eventos
- Dataset: FACT
- Foro: IberLEF
- Competición: FACT 2020: Factuality Analysis and Classification Task
- Dominio:
- 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.