Overview of HOMO-MEX at Iberlef 2023: Hate speech detection in Online Messages directed Towards the MEXican Spanish speaking LGBTQ+ population
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10045/137200
Título: | Overview of HOMO-MEX at Iberlef 2023: Hate speech detection in Online Messages directed Towards the MEXican Spanish speaking LGBTQ+ population |
---|---|
Título alternativo: | Resumen de HOMO-MEX en Iberlef 2023: Detección de discursos de odio en mensajes online dirigidos hacia la población LGBTQ+ hablante de español mexicano |
Autor/es: | Bel Enguix, Gemma | Gómez-Adorno, Helena | Sierra Martínez, Gerardo | Vásquez, Juan | Andersen, Scott Thomas | Ojeda-Trueba, Sergio |
Palabras clave: | LGBTQ+ phobia | Hate speech | Machine learning | Twitter | LGBTQ+fobia | Discurso de odio | Aprendizaje de máquina |
Fecha de publicación: | sep-2023 |
Editor: | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural |
Cita bibliográfica: | Procesamiento del Lenguaje Natural. 2023, 71: 361-370. https://doi.org/10.26342/2023-71-28 |
Resumen: | The detection of hate speech and stereotypes in online platforms has gained significant attention in the field of Natural Language Processing (NLP). Among various forms of discrimination, LGBTQ+ phobia is prevalent on social media, particularly on platforms like Twitter. The objective of the HOMO-MEX task is to encourage the development of NLP systems that can detect and classify LGBTQ+ phobic content in Spanish tweets, regardless of whether it is expressed aggressively or subtly. The task aims to address the lack of dedicated resources for LGBTQ+ phobia detection in Spanish Twitter and encourages participants to employ multi-label classification approaches. | La detección de discursos de odio y estereotipos en plataformas en línea ha suscitado gran atención en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Entre las diversas formas de discriminación, la LGBTQ+fobia es frecuente en las redes sociales, especialmente en plataformas como Twitter. El objetivo de la tarea HOMO-MEX es fomentar el desarrollo de sistemas de PLN que puedan detectar y clasificar contenido LGBTQ+fóbico en tuits en español, independientemente de si se expresa de forma agresiva o sutil. La tarea pretende abordar la falta de recursos dedicados a la detección de la fobia LGBTQ+ en Twitter en español y anima a los participantes a emplear enfoques de clasificación multietiqueta. |
Patrocinador/es: | This paper has been supported by PAPIIT projects IT100822, TA101722, and CONAHCYT CF-2023-G-64. Also, we thank Alejandro Ojeda Trueba for the creation of the HOMO-MEX presentation image. GBE is supported by a grant from the Ministry of Universities of the Government of Spain, financed by the European Union, NextGeneration EU (María Zambrano program). |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/137200 |
ISSN: | 1135-5948 |
DOI: | 10.26342/2023-71-28 |
Idioma: | eng |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/article |
Derechos: | © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Distribuido bajo Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 |
Revisión científica: | si |
Versión del editor: | https://doi.org/10.26342/2023-71-28 |
Aparece en las colecciones: | Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 71 (2023) |
Archivos en este ítem:
Archivo | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
PLN_71_28.pdf | 1,01 MB | Adobe PDF | Abrir Vista previa | |
Este ítem está licenciado bajo Licencia Creative Commons