La tarea consiste en reconocer menciones de discapacidades en resúmenes de artículos biomédicos en español. La tarea es una extensión y sigue las pautas establecidas en la competición de IberLEF 2018 “Disability annotation on documents from the biomedical domain (DIANN)”.
Idioma
Español
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2023
Métrica Ranking
F1
Mejores resultados para la tarea
Sistema | F1 Ordenar ascendente | Accuracy | MacroF1 | Pearson correlation | ICM |
---|---|---|---|---|---|
Xlm roberta large | 0.7855 | 0.7855 | 0.7855 | 0.7855 | 0.79 |
Xlm roberta base | 0.7819 | 0.7819 | 0.7819 | 0.7819 | 0.78 |
Bert base multilingual cased | 0.7592 | 0.7592 | 0.7592 | 0.7592 | 0.76 |
Ixa ehu ixambert base cased | 0.7580 | 0.7580 | 0.6868 | 0.7580 | 0.76 |
Dccuchile bert base spanish wwm cased | 0.7478 | 0.7478 | 0.7478 | 0.7478 | 0.75 |
PlanTL GOB ES roberta base bne | 0.7169 | 0.7169 | 0.7169 | 0.7169 | 0.72 |
Bertin roberta base spanish | 0.6877 | 0.6877 | 0.6877 | 0.6877 | 0.69 |
Distilbert base multilingual cased | 0.6868 | 0.6868 | 0.6868 | 0.6868 | 0.69 |
PlanTL GOB ES roberta large bne | 0.6757 | 0.6757 | 0.6757 | 0.6757 | 0.68 |
CenIA distillbert base spanish uncased | 0.6531 | 0.6531 | 0.6531 | 0.6531 | 0.65 |
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