El corpus contiene tweets prejuiciosos en español con presencia de humor, anotados en base a su grado de prejuicio y los grupos destinatarios: mujeres y feministas, comunidad LGBTI+, inmigrantes y personas racialmente discriminadas, y personas con sobrepeso.
Idioma(s)
Español
Año
2023
Dominio
Social
Tipo Textos
Tuits
Anotaciones
Binary label indicating whether a prejudicial tweet is intended to cause humour, multiclass label indicating the targeted groups on each tweet (Women and feminists, LGBTIQ community and Immigrants, racially discriminated people, over-weighted people), degree of prejudice
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Publicación
Roberto Labadie Tamayo, Berta Chulvi, Paolo Rosso (2023) Everybody Hurts, Sometimes Overview of HUrtful HUmour at IberLEF 2023: Detection of Humour Spreading Prejudice in Twitter. Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 71, septiembre de 2023, pp. 383-395.
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NLP Topic
Número de unidades
3449
Tipo de unidades
Tuits
Tamaño set entrenamiento
2671
Tamaño set evaluación
778
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