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: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Depression 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Eating disorders 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Undefined disorder 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Depression 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Undefined disorder 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Depression 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: MentalRiskES - Eating disorders 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: MentalRiskES: Early detection of mental disorders risk in Spanish
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: indexación de textos
- 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: elaboración de perfiles
- Dataset: PoliticES 2023
- Foro: IberLEF
- Competición: PoliticES: Political ideology detection in Spanish texts
- Dominio: Social, Política
- Idioma(s): Español
Author profiling IberLEF 2022
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: PoliticEs
- Foro: IberLEF
- Competición: PoliticEs 2022: Spanish Author Profiling for Political Ideology
- Dominio: Política
- Idioma(s): Español
Automatic indexing of clinical trials CLEF 2021
- NLP topic: indexación de textos
- Dataset: MESINESP8-L
- Foro: CLEF
- Competición: BioASQ 2021: Large-scale biomedical semantic indexing and question answering
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
Automatic indexing of patents CLEF 2021
- NLP topic: indexación de textos
- Dataset: MESINESP8-L
- Foro: CLEF
- Competición: BioASQ 2021: Large-scale biomedical semantic indexing and question answering
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
- NLP topic: indexación de textos
- Dataset: MESINESP8-L
- Foro: CLEF
- Competición: BioASQ 2021: Large-scale biomedical semantic indexing and question answering
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
Procedure Coding CLEF 2020
- NLP topic: indexación de textos
- Dataset: CodiEsp
- Foro: CLEF
- Competición: CodiEsp: Clinical Case Coding in Spanish Shared Task (eHealth CLEF 2020)
- Dominio:
- Idioma(s): Español
Explainable AI CLEF 2020
- NLP topic: indexación de textos
- Dataset: CodiEsp
- Foro: CLEF
- Competición: CodiEsp: Clinical Case Coding in Spanish Shared Task (eHealth CLEF 2020)
- Dominio:
- Idioma(s): Español
Diagnosis coding CLEF 2020
- NLP topic: indexación de textos
- Dataset: CodiEsp
- Foro: CLEF
- Competición: CodiEsp: Clinical Case Coding in Spanish Shared Task (eHealth CLEF 2020)
- Dominio:
- Idioma(s): Español
Authorship attribution PAN 2018
- NLP topic: elaboración de perfiles
- Dataset: PAN18-Attribution-ES
- Foro: PAN
- Competición: Cross-Domain Authorship Attribution
- Dominio: Ficción
- 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.
