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.
Code mixed sentiment analysis SEMEVAL 2020
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: SentiMix-Spanglish
- Foro: SEMEVAL
- Competición: Sentiment Analysis of Code-Mixed Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS-SP, InterTASS-MEX, InterTASS-CR, InterTASS-PE, InterTASS-URU
- Foro: IberLEF
- Competición: TASS: Sentiment Analysis Task at SEPLN
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: NEGES
- Foro: IberLEF
- Competición: NEGES 2019 Task: Negation in Spanish
- Dominio:
- Idioma(s): Español
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS-SP, InterTASS-MEX, InterTASS-CR, InterTASS-PE, InterTASS-URU
- Foro: IberLEF
- Competición: TASS: Sentiment Analysis Task at SEPLN
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS-SP, InterTASS-MEX, InterTASS-CR, InterTASS-PE, InterTASS-URU
- Foro: IberLEF
- Competición: TASS: Sentiment Analysis Task at SEPLN
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
Entity classification IberLEF 2019
- NLP topic: reconocimiento de entidades nombradas
- Dataset: MEDDOCAN
- Foro: IberLEF
- Competición: MEDDOCAN: Medical Document Anonymization Track
- Dominio: Salud
- Idioma(s): Español
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS-SP, InterTASS-MEX, InterTASS-CR, InterTASS-PE, InterTASS-URU
- Foro: IberLEF
- Competición: TASS: Sentiment Analysis Task at SEPLN
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
Polarity classification IberLEF 2019
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: InterTASS-SP, InterTASS-MEX, InterTASS-CR, InterTASS-PE, InterTASS-URU
- Foro: IberLEF
- Competición: TASS: Sentiment Analysis Task at SEPLN
- Dominio:
- Idioma(s): Español (Costa Rica), Español (Mexico), Español (Peru), Español (Spain), Español (Uruguay)
Sentiment valence regression SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Stance detection IberEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: The TW-1O Referendum corpus - ES
- Foro: IberEVAL
- Competición: Multimodal Stance Detection in Tweets on Catalan #1Oct Referendum
- Dominio:
- Idioma(s): Español
Sentiment valence classification SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Emotion intensity regression SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Emotion classification SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- Dominio:
- Idioma(s): Español, Inglés
Emotion intensity classification SEMEVAL 2018
- NLP topic: análisis de sentimiento
- Dataset: Affect in Tweets-ES
- Foro: SEMEVAL
- Competición: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
- 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.
