Overview of MentalRiskES at IberLEF 2023: Early Detection of Mental Disorders Risk in Spanish

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Título: Overview of MentalRiskES at IberLEF 2023: Early Detection of Mental Disorders Risk in Spanish
Título alternativo: Resumen de la tarea MentalRiskES en IberLEF 2023: Detección precoz del riesgo de trastornos mentales en español
Autor/es: Mármol-Romero, Alba María | Moreno-Muñoz, Adrián | Plaza-del-Arco, Flor Miriam | Molina González, M. Dolores | Martín Valdivia, María Teresa | Ureña López, Luis Alfonso | Montejo Ráez, Arturo
Palabras clave: Mental disorder risk detection | Early detection of anxiety | Early detection of depression | Early detection of eating disorders | Detección precoz de trastornos mentales | Detección precoz de ansiedad | Detección precoz de depresión | Detección precoz de trastornos alimentarios
Fecha de publicación: sep-2023
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: Procesamiento del Lenguaje Natural. 2023, 71: 329-350. https://doi.org/10.26342/2023-71-26
Resumen: This paper presents the MentalRiskEs shared task organized at IberLEF 2023, as part of the 39th International Conference of the Spanish Society for Natural Language Processing (SEPLN 2023). The aim of this task is to promote the early detection of mental risk disorders in Spanish. We outline three detection tasks: Task 1 on eating disorders, Task 2 on depression, and Task 3 on an undisclosed disorder during the competition (anxiety) to observe the transfer of knowledge among the different disorders proposed. Furthermore, we asked participants to submit measurements of carbon emissions for their systems, emphasizing the need for sustainable NLP practices. In this first edition, 37 teams registered, 18 submitted results, and 16 presented papers. Most teams experimented with Transformers, including features, data augmentation, and preprocessing techniques. | Este artículo presenta la tarea MentalRiskES en IberLEF 2023, como parte de la 39ª edición de la Conferencia Internacional de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. El objetivo de esta competición es promover la detección temprana de trastornos mentales en español. Proponemos tres tareas de detección precoz: Tarea 1 para trastornos alimentarios, Tarea 2 para la depresión y Tarea 3 para identificar un trastorno que no desvelamos a los participantes (ansiedad) para observar la transferencia de conocimiento entre los distintos trastornos. Solicitamos medir emisiones de carbono para un desarrollo de modelos sostenible. En esta primera edición, 37 equipos se registraron, 18 enviaron predicciones y 16 presentaron artículos. La mayoría experimentó con Transformers, incluyendo características, ampliando datos y técnicas de preprocesamiento.
Patrocinador/es: This work has been partially supported by WeLee project (1380939, FEDER Andalucía 2014-2020) funded by the Andalusian Regional Government, and projects CONSENSO (PID2021-122263OB-C21), MODERATES (TED2021-130145B-I00), Social-TOX (PDC2022-133146-C21) funded by Plan Nacional I+D+i from the Spanish Government, and project PRECOM (SUBV-00016) funded by the Ministry of Consumer Affairs of the Spanish Government.
URI: http://hdl.handle.net/10045/137191
ISSN: 1135-5948
DOI: 10.26342/2023-71-26
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Distribuido bajo Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0
Revisión científica: si
Versión del editor: https://doi.org/10.26342/2023-71-26
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 71 (2023)

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