Oficina de Vinculación

Foro MexLEF 2025

Uno de los temas de interés del área de tratamiento automático del lenguaje es la comunicación por medios digitales. En la actualidad, estos medios desempeñan un papel crucial en la vida diaria. Para avanzar en la comprensión de cómo tratar los problemas inherentes a dicho dominio, la comunidad mexicana ha organizado diferentes foros de evaluación.

Uno de ellos es MexLEF, que se realizó los días 9 y 10 de octubre en el INAOE. Esta quinta edición del foro reunió a investigadores y expertos mexicanos de la comunidad del tratamiento automático del lenguaje para presentar los resultados de cuatro tareas propuestas por grupos de investigación de nuestro país.

El MexLEF es un foro de evaluación comparativa de sistemas de Procesamiento de Lenguaje Natural. Su objetivo es reunir los esfuerzos de la comunidad del área al brindar un marco de evaluación uniforme y claro que permita determinar la pertinencia de las soluciones propuestas por los participantes en el mismo. Este evento busca impulsar el tratamiento computacional del español de México con la búsqueda de soluciones a problemas actuales que involucren el análisis de información (texto, audio, imágenes) para apoyar la toma de decisiones.

Al igual que en años anteriores, en esta quinta edición de MexLEF se presentan tareas de evaluación en español de México, las cuales se realizan de manera coordinada con la campaña IberLEF. Las cuatro tareas presentadas  este año se realizaron de marzo a julio del presente año bajo el marco del IberLEF.

Estas tareas fueron: HOMOLAT25 Detección de polaridad centrada en lo humano en mensajes en línea dirigidos a la población LGBTQ+ del español latinoamericano; DIMEMEX Detección de memes inapropiados en México; PolyHope at Iberlef 2025 ¿Optimismo, expectativa o sarcasmo?, y Rest-Mex 2025 Investigación sobre análisis de sentimientos y selección de instancias textuales para pueblos mágicos mexicanos.

Además de la presentación de estas tareas,  el programa incluyó pláticas generales y dos conferencias magistrales: “Mejorar el acceso y la calidad de la atención sanitaria mediante aprendizaje automatico (AA) y procesamiento de lenguaje natural (PLN)”, a cargo del Dr. John Piette, de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Michigan, Estados Unidos, y “Challenges in Answering Medical Questions using Search Engines and Conversational Ais”, con el Dr. David Losada, de la Universidad de Santiago de Compostela, España.

Para mayor información consultar https://sites.google.com/view/mexlef2025/home