La tarea ofrece un marco para estudiar cómo se utiliza el humor para discriminar a las minorías y analizar su interacción con el grado de prejuicio expresado contra grupos específicos. Consiste en determinar si un tuit perjudicial pretende provocar humor, distinguiendo entre tuits que utilizan el humor para expresar prejuicios y tuits que expresan prejuicios sin humor. Los tuits están en español y están dirigidos a los siguientes grupos: mujeres y feministas, comunidad LGBTI+, inmigrantes y personas racialmente discriminadas y personas con sobrepeso.
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.
Idioma
Español
NLP topic
Tarea abstracta
Dataset
Año
2023
Enlace publicación
Métrica Ranking
F-measure
Mejores resultados para la tarea
| Sistema | F1 |
|---|---|
| MosquitosBiased-1 | 0.7840 |
| HUHU-RMA-2023-1 | 0.7820 |
| amateur37-1 | 0.7810 |
| MJR-1 | 0.7790 |
| JPK-2 | 0.7780 |
| RETUYT-INCO-1 | 0.8200 |
| INGEOTEC-1 | 0.7750 |
| BERT 4EVER-2 | 0.7990 |
| CAVIROS-2 | 0.7740 |
| CISHUHUC-1 | 0.7960 |
