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 |
|---|---|
| ixambert-base-cased | 0.4900 |
| distilbert-base-multilingual-cased | 0.4700 |
| bert-base-multilingual-cased | 0.4700 |
| bertin-roberta-base-spanish | 0.4900 |
| xlm-roberta-base | 0.5000 |
| distillbert-base-spanish-uncased | 0.5100 |
| bert-base-spanish-wwm-cased | 0.5400 |
| PlanTL-GOB-ES-roberta-base-bne | 0.5600 |
| PlanTL-GOB-ES-roberta-large-bne | 0.5700 |
| xlm-roberta-large | 0.5600 |
