Overview of DETESTS-Dis at IberLEF 2024:DETEction and classification of racial STereotypes inSpanish - Learning with Disagreement
[ES] Este artículo presenta un resumen de la tarea DETESTS como parte del workshop IberLEF 2024, dentro del congreso SEPLN 2024. Propusimos dos subtareas jerárquicas: En la subtarea 1, los participantes tuvieron que determinar la presencia de estereotipos raciales en oraciones. En la subtarea 2, de...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/211398 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/211398 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Stereotype detection Implicitness detection Immigration Machine learning Detección de estereotipos Detección de implicitud Inmigración Aprendizaje automático LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS |
| Sumario: | [ES] Este artículo presenta un resumen de la tarea DETESTS como parte del workshop IberLEF 2024, dentro del congreso SEPLN 2024. Propusimos dos subtareas jerárquicas: En la subtarea 1, los participantes tuvieron que determinar la presencia de estereotipos raciales en oraciones. En la subtarea 2, de las oraciones etiquetadas con estereotipo, los participantes tuvieron que decidir si este era implícito. El dataset DETESTS-Dis contiene 12.111 oraciones de comentarios y tuits respondiendo a artículos de periódicos y bulos raciales sobre inmigración en español. 15 equipos se registraron para participar, de los cuales 6 enviaron predicciones de sistemas y 3 de ellos enviaron artículos. En este artículo presentamos información sobre los datasets de entrenamiento y de prueba, los sistemas utilizados por los participantes, las métricas de evaluación y sus resultados. |
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