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.
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
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
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
Sensitive span detection IberLEF 2019
- NLP topic: extracción de información
- Dataset: MEDDOCAN
- Foro: IberLEF
- Competición: MEDDOCAN: Medical Document Anonymization Track
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
Entity recognition IberLEF 2019
- NLP topic: extracción de información
- Dataset: eHealth-KD 2019
- Foro: IberLEF
- Competición: eHealth-KD 2019: eHealth Knowledge Discovery
- Dominio:
- Idioma(s): Español
Relation extraction IberLEF 2019
- NLP topic: extracción de información
- Dataset: eHealth-KD 2019
- Foro: IberLEF
- Competición: eHealth-KD 2019: eHealth Knowledge Discovery
- Dominio:
- Idioma(s): Español
Hypernym Discovery SEMEVAL 2018
- NLP topic: extracción de información
- Dataset: Hypernym corpora-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval 2018 Shared Task on Hypernym Discovery
- Dominio:
- 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.
