Tarea de clasificación multiclase consistente en determinar si un tuit contiene expresiones o comportamientos sexistas (es decir, si es sexista en si mismo, describe una situación sexista o critica un comportamiento sexista) y, en caso afirmativo, categorizar el mensaje según el tipo de sexismo (según una categorización propuesta por expertos y que tiene en cuenta las diferentes facetas de la mujer que se ven afectadas): (i) ideológico e inequidad, (ii) estereotipos y dominación, (iii) objetificación, (iv) violencia sexual y (v) misoginia y violencia no sexual.
Publicación
Francisco Rodríguez-Sánchez, Jorge Carrillo-de-Albornoz, Laura Plaza, Adrián Mendieta-Aragón, Guillermo Marco-Remón, Maryna Makeienko, María Plaza, Julio Gonzalo, Damiano Spina, Paolo Rosso (2022) Overview of EXIST 2022: sEXism Identification in Social neTworks. Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 69, septiembre de 2022, pp. 229-240.
Idioma
Español
URL Tarea
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2022
Enlace publicación
Métrica Ranking
Macro F1
Mejores resultados para la tarea
Sistema | MacroF1 Ordenar ascendente |
---|---|
Llama_3.1-8B-Instruct 0 shot no BIO v3 | 0.6203 |
Llama_3.1-8B-Instruct 0 shot no BIO v4 | 0.6203 |
Ministral-8B | 0.6177 |
Llama_3.1-8B-Instruct 0 shot no BIO v2 | 0.6075 |
Qwen2.5-14B-Instruct | 0.6065 |
Qwen2.5-14B-Instruct_mix | 0.6065 |
xlm_roberta_cpt_en_es v2 | 0.6004 |
xlm_roberta_cpt_en_es | 0.5981 |
RigoBERTa | 0.5957 |
Hermes-3-Llama-3.1-8B_mix_5 | 0.5907 |
Paginación
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