El objetivo de esta tarea es construir modelos capaces de determinar si un artículo de noticias obtenido de Twitter describe un incidente violento o no mediante el análisis de la información textual. Se trata de una tarea de clasificación binaria.
Publicación
Luis Joaquín Arellano, Hugo Jair Escalante, Luis Villaseñor-Pineda, Manuel Montes-y-Gómez, Fernando Sanchez-Vega (2022) Overview of DA-VINCIS at IberLEF 2022: Detection of Aggressive and Violent Incidents from Social Media in Spanish. Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 69, septiembre de 2022, pp. 207-215
Idioma
Español
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2022
Enlace publicación
Métrica Ranking
F1
Mejores resultados para la tarea
| Sistema | Precisión | Recall | F1 Ordenar ascendente | CEM | Accuracy | MacroPrecision | MacroRecall | MacroF1 | RMSE | MicroPrecision | MicroRecall | MicroF1 | MAE | MAP | UAS | LAS | MLAS | BLEX | Pearson correlation | Spearman correlation | MeasureC | BERTScore | EMR | Exact Match | F0.5 | Hierarchical F | ICM | MeasureC | Propensity F | Reliability | Sensitivity | Sentiment Graph F1 | WAC | b2 | erde30 | sent | weighted f1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CIMAT-UG-UAM-IDIAP | 0.8030 | 0.7500 | 0.7750 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
| VICOMTECH | 0.8120 | 0.7370 | 0.7730 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ITAINNOVA | 0.7790 | 0.7510 | 0.7650 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
| UM-UJ-URJC | 0.7740 | 0.7530 | 0.7640 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sdamian | 0.7610 | 0.7500 | 0.7560 |
