<div dir="ltr">=============================<br>Call for shared task participation, evaluation period starts July 11, 2022<br>=============================<br>*Apologies if you received multiple copies of this CFP*<br><br>Test set release Date: July 15, 2022<br>Important links:<br>Shared task: <a href="https://healthlanguageprocessing.org/smm4h-2022/">https://healthlanguageprocessing.org/smm4h-2022/</a><br>Codalab: <a href="https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/2138">https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/2138</a><br><br>Task 3 – Classification of changes in medication treatments in tweets and WebMD reviews (in English)<br><br>We invite participants to design binary classifiers for detecting posts where users self-declare changing their medication treatments, regardless of being advised by a health care professional to do so. Such changes are, for example, not filling a prescription, stopping a treatment, changing a dosage, forgetting to take the drugs, etc. This task is the first step toward detecting patients non-adherent to their treatments and their reasons on Social Media. The data consists of two corpora: a set of tweets and a set of drug reviews from WebMD.com. Negative and positive reviews are naturally balanced whereas positive and negative tweets are naturally imbalanced. Each set is split into a training, a validation, and a test subset. The participants will be given the training and validation subsets for both corpora and evaluated on both test sets independently. Participants are expected to submit their predictions for both test sets. Evaluation script, annotation guidelines, and baseline code will be provided to registered participants.<br><br>    Training data: 5,898 Tweets / 10,378 Reviews<br>    Validation data: 1,572 Tweets / 1,297 Reviews<br>    Test data: 2,360 Tweets / 1,297 Reviews<br>    Evaluation metric: F1-score for the change class<br><br>Contact<br>All questions should be emailed to Davy Weissenbacher (<a href="mailto:dweissen@pennmedicine.upenn.edu">dweissen@pennmedicine.upenn.edu</a>)</div>