Petición de contribucionesInfoling 4.37 (2025)
What is ADoBo 2025?
ADoBo is the shared task on automatic detection of borrowings, that is, automatically retrieving words from one language that are incorporated into another language (see https://adobo-task.github.io/borrowing.h... target="_blank" rel="noopener">What is lexical borrowing?). In 2025 we are holding the second edition of ADoBo at https://sites.google.com/view/iberlef-20... target="_blank" rel="noopener">IberLEF 2025. The first edition was held in https://adobo-task.github.io/2021.html" target="_blank" rel="noopener">2021.
The task will run from April 2025 to June 2025 and is part of https://sites.google.com/view/iberlef-20... target="_blank" rel="noopener">IberLEF 2025, which will take place in September 2025 in Zaragoza, Spain.
Stay tuned for more information about the task.
The 2025 task
For this second edition of ADoBo we propose a shared task on retrieving anglicisms from Spanish text, i.e. https://adobo-task.github.io/borrowing.h... target="_blank" rel="noopener">words borrowed especifically from English that have recently been imported into the Spanish language (words like running, smartwatch, influencer or youtuber).
The test set will consist of a collection of sentences written in European Spanish from the journalistic domain. Participants will be required to run their systems on the given sentences and return the anglicism spans in the sentence.
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https://adobo-task.github.io/" target="_blank" rel="noopener">ADoBo (Automatic Detection of Borrowings) es la tarea compartida sobre detección automática de préstamos léxicos. Para la edición de ADoBo 2025, proponemos una competición dedicada a la detección automática de anglicismos en castellano, es decir, palabras del inglés que han sido recientemente importadas al español y que aún no han sido asimiladas, como smartphone, hype, social media, reality show o youtuber.
Los participantes en la competición deberán desarrollar sistemas capaces de detectar automáticamente anglicismos en textos en español. A los participantes, se les proporcionará acceso a un corpus de texto periodístico en español anotado con anglicismos (el corpus de desarrollo), y a un segundo corpus de test sin anotaciones (el corpus de evaluación), que deberán enviar anotado automáticamente por sus sistemas. Los corpus anotados automáticamente por los sistemas participantes serán evaluados para establecer una clasificación y así descubrir qué sistemas funcionan mejor para la tarea de detectar anglicismos en español. Animamos a los participantes a que exploren cualquier modelo, técnica o recurso de su interés para la tarea: sistemas basados en reglas, lexicones, modelos de aprendizaje automático, grandes modelos de lenguaje, etc.
La competición durará de abril de 2025 hasta mayo de 2025. Los resultados de la tarea se presentarán en https://sites.google.com/view/iberlef-20... target="_blank" rel="noopener">IberLEF 2025, que se celebrará en septiembre de 2025 dentro del congreso de la Sociedad Española de Procesamiento de Lenguaje Natural (https://eventos.ita.es/sepln_2025/inicio... target="_blank" rel="noopener">SEPLN) en Zaragoza.
Fechas importantes
21 de abril: Publicación del corpus de desarrollo
6 de mayo: Publicación del corpus de evaluación
19 de mayo: Envíos de resultados
26 de mayo: Publicación de resultados
2 de junio: Envío de artículos
16 de junio: Notificación de aceptación de los artículos
23 de junio: Versión final de los artículos
Septiembre: Presentación de los resultados de la c eompetición n IberLEF 2025
Más información
Sitio web de ADoBo: https://adobo-task.github.io/" target="_blank" rel="noopener">https://adobo-task.github.io/
Lista de correo: https://groups.google.com/g/adobo-task" target="_blank" rel="noopener">https://groups.google.com/g/adobo-task
Elena Álvarez-Mellado, Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED)
Julio Gonzalo Arroyo, Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED).
Constantine Lignos, Brandeis University
Jordi Porta-Zamorano, Universidad Autónoma de Madrid (UAM).
inglés
Institución: Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED, España)
Correo-e: <elena.alvarez
