El concurso internacional ProfNER-ST consiste en identificar profesiones (ProfNER) en tweets redactados mayoritariamente en castellano, previa selección de contenidos relevantes para la salud. Financiado por el Plan de Impulso de las Tecnologías del Lenguaje (Plan TL), los expertos del BSC están involucrados en la tarea compartida Social Media Mining for Health Applications (# SMM4H) que invita a los investigadores a desarrollar sistemas para resolver los desafíos de la informática en temas de salud para redes sociales. En particular, esta tarea se centra en datos recogidos de Twitter relacionados con Covid-19. Los investigadores españoles podrán enviar sus propuestas antes del 25 de febrero de 2021.
Martin Krallinger, coordinador del grupo de Procesamiento del Lenguaje Natural en el BSC y principal impulsor del concurso, considera que “detectar ocupaciones vulnerables es clave para preparar medidas preventivas, ya sea por su riesgo de exposición directa al virus Covid-19 o por problemas de salud mental asociados a los aspectos laborales”.
La tarea # SMM4H se lleva a cabo por expertos del Barcelona Supercomputing Center (España), University of Pennsylvania (Estados Unidos), Emory University (Estados Unidos), Kazan Universidad Federal (Rusia), Université d'Orléans (Francia) y forma parte de la conferencia anual 2021 organizada por la Association for Computational Linguistics.
Recursos adicionales:
- Web
- Gold Standard corpus
- Annotation guidelines (en español)
- Annotation guidelines (en inglés)
- Occupations gazetteer
Vídeo: https://youtu.be/V2d51nlPtzQ
Para más información, contactar con:
Martin Krallinger: encargo-pln-life@bsc.es
Antonio Miranda: antonio.miranda@bsc.es