El DETESTS dataset está diseñado para la detección de estereotipos en textos, específicamente enfocados en el racismo y los prejuicios en redes sociales y comentarios en artículos de noticias. Contiene textos en español, incluyendo tuits relacionados con bulos sobre inmigración y comentarios de noticias, que han sido anotados manualmente para identificar la presencia de estereotipos explícitos e implícitos. El conjunto de datos está estructurado para abordar tareas de clasificación binaria, donde los textos deben ser clasificados según si contienen estereotipos o no, así como para detectar si estos estereotipos son explícitos o implícitos.
Idioma(s)
Español
Enlace descripción Dataset
Año
2024
Dominio
Social
Anotaciones
Cada instancia tiene asignada dos etiquetas, dependiendo de si contiene estereotipos o no y si los estereotipos son implícitos o explícitos.
Formato
csv
Acceso a datos
Formulario de registro
Enlace acceso a datos
Publicación
Schmeisser-Nieto et al. (2024). Overview of DETESTS-Dis at IberLEF 2024: DETEction and classification of racial STereotypes in Spanish - Learning with Disagreement. Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista, 73: 323-333.
NLP Topic
Número de unidades
12111
Tipo de unidades
Tuits
Tamaño set entrenamiento
9931
Tamaño set evaluación
2180
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