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: detección de noticias falsas
- Dataset: CT–CWT–23-ES
- Foro: CLEF
- Competición: CheckThat!: Check-Worthiness, Subjectivity, Political Bias, Factuality, and Authority of News Articles and their Sources
- Dominio: Noticias
- Idioma(s): Español, Español (Argentina)
- 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
Worthiness estimation CLEF 2021
- NLP topic: detección de noticias falsas
- Dataset: CheckThat-ES
- Foro: CLEF
- Competición: CheckThat! Lab Task 1 on Check-Worthiness Estimation in Tweets and Political Debates
- Dominio: Política
- Idioma(s): Español, Inglés
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
Fake news detection IberLEF 2021
- NLP topic: detección de noticias falsas
- Dataset: FakeDeS
- Foro: IberLEF
- Competición: FakeDeS: Fake news detection
- Dominio: COVID, otros
- Idioma(s): Español
Fake news detection IberLEF 2020
- NLP topic: detección de noticias falsas
- Dataset: Spanish Fake News Corpus
- Foro: IberLEF
- Competición: MEX-A3T
- Dominio: Diversos
- Idioma(s): Español (Mexico)
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
Factuality classification IberLEF 2019
- NLP topic: procesamiento de factualidad
- Dataset: FACT
- Foro: IberLEF
- Competición: FACT: 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.
