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)
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
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
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)
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
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
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.
