Overview of the EmoEvalEs task on emotion detection for Spanish at IberLEF 2021
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http://hdl.handle.net/10045/117504
Title: | Overview of the EmoEvalEs task on emotion detection for Spanish at IberLEF 2021 |
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Other Titles: | Resumen de la tarea de detección de emociones en español EmoEvalEs en IberLEF 2021 |
Authors: | Plaza-del-Arco, Flor Miriam | Jiménez Zafra, Salud M. | Montejo Ráez, Arturo | Molina González, M. Dolores | Ureña López, Luis Alfonso | Martín Valdivia, María Teresa |
Keywords: | EmoEvalEs | Emotion detection | Natural language processing | Detección de emociones | Procesamiento del lenguaje natural |
Knowledge Area: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Issue Date: | Sep-2021 |
Publisher: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Citation: | Procesamiento del Lenguaje Natural. 2021, 67: 155-161. https://doi.org/10.26342/2021-67-13 |
Abstract: | This paper presents the EmoEvalEs shared task, organized at IberLEF 2021, as part of the 37th International Conference of the Spanish Society for Natural Language Processing (SEPLN 2021). The aim of this task is to promote the Emotion detection and Evaluation for Spanish. It consists of a fine-grained emotion classification of tweets from the EmoEvalEs corpus in one of these seven classes: anger, disgust, fear, joy, sadness, surprise, or others. In this edition, 70 teams registered, 15 submitted results and 11 presented papers describing their systems. Most teams experimented with neural networks, being Transformers the most widely used model. It should be noted that few of them also considered the features of offensiveness and event that were provided in the corpus apart from the tweet texts. | Este artículo presenta la tarea EmoEvalEs, organizada en IberLEF 2021, en el marco del de la 37 edición de la Conferencia Internacional de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. El objetivo de esta tarea es promover la Detección y Evaluación de Emociones en Español. Consiste en la clasificación de grano fino de los tweets del corpus EmoEvent en una de las siguientes siete clases: ira, asco, miedo, alegría, tristeza, sorpresa u otros. En esta edición, se registraron 70 equipos, 15 enviaron resultados y 11 presentaron art culos describiendo sus sistemas. La mayoría de los equipos experimentaron con redes neuronales, siendo Transformers el modelo más utilizado. Cabe destacar que pocos equipos consideraron también las características de ofensividad y evento que se proporcionaron en el corpus aparte de los textos de los tweets. |
Sponsor: | This work has been partially supported by a grant from Fondo Social Europeo, Administration of the Junta de Andalucía (DOC 01073 and P20 00956-PAIDI 2020), Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), LIVING-LANG project (RTI2018-094653-B-C21) and the Ministry of Science, Innovation and Universities (scholarship [FPI-PRE2019-089310]) from the Spanish Government. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/117504 |
ISSN: | 1135-5948 |
DOI: | 10.26342/2021-67-13 |
Language: | eng |
Type: | info:eu-repo/semantics/article |
Rights: | © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Peer Review: | si |
Publisher version: | https://doi.org/10.26342/2021-67-13 |
Appears in Collections: | Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 67 (2021) |
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