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: 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)
- 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
- 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)
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
GUA-SPA: Spanish code classification IberLEF 2023
- NLP topic: detección de cambio de código
- Dataset: GUA-SPA: Guarani Spanish corpus
- Foro: IberLEF
- Competición: GUA-SPA: Guarani-Spanish Code-Switching Analysis
- Dominio: 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
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.
