Anexo 1. StopHateforProfit articles

Name: Anexo 1. StopHateforProfit articles
Creator: Puerta-Díaz, Mirelys
Published: 2022-03-04T00:00:00+08:00

Figshare2022-03-04 更新2026-04-08 收录

社交媒体企业社会责任

仇恨言论检测

数据链接：

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官方服务：

资源简介：

NYTimes <i>article about #StopHatforProfit</i>

提供机构：

Puerta-Díaz, Mirelys

创建时间：

2022-03-04

JAugusto97/told-br

仇恨言论检测

文本分类

ToLD-Br是巴西葡萄牙语中最大的有毒推文数据集，由42名注释者通过众包方式标注。注释者来自不同的人口统计背景，以减少偏见。数据集包含多标签和二进制两种版本。多标签版本包含六个类别（恐同、淫秽、侮辱、种族主义、厌女症和仇外心理），每个类别有0到3的投票数。二进制版本则将文本分类为有毒或无毒。数据集包含21,000个多标签示例和16,800个二进制训练示例。

Hugging Face2024-01-18 更新210

hate-speech-filipino/hate_speech_filipino

仇恨言论检测

自然语言处理

--- annotations_creators: - machine-generated language_creators: - crowdsourced language: - tl license: - unknown multilinguality: - monolingual size_categories: - 10K<n<100K source_datasets: - extend

Hugging Face2024-01-18 更新160

mestras-valcir/hatebr_gemma-3-1b-it_5shot_3exp

仇恨言论检测

大型语言模型评估

--- dataset_info: features: - name: idx dtype: int32 - name: sentence dtype: string - name: label dtype: class_label: names: '0': non-offensive '1

Hugging Face2025-04-11 更新100

APEACH

仇恨言论检测

语言模型评估

APEACH数据集是由Kakao Corp.等机构合作创建的，专注于韩国仇恨言论检测。该数据集包含约3770条实例，涵盖了多样化的主题和句子长度，旨在通过用户生成的内容减少与预训练语料库的词汇重叠，从而更准确地评估模型性能。创建过程中，采用了匿名付费工作者生成有毒表达的方式，并通过任务管理器进行后标记，确保数据质量。APEACH数据集的应用领域主要集中在评估预训练语言模型在仇恨言论检测中的性能，特

arXiv2022-10-26 更新200

vpmoreira/offcombr

仇恨言论检测

文本分类

OffComBR是一个用于检测巴西网络新闻评论中仇恨言论的注释数据集，包含葡萄牙语的文本和标签（no和yes）。数据集有两个配置（offcombr-2和offcombr-3），每个配置都有训练集，分别包含1250和1033个样本。

Hugging Face2024-01-18 更新130