Resumen de Overview of HOMO-MEX at Iberlef 2023: Hate speech detection in Online Messages directed Towards the MEXican Spanish speaking LGBTQ+ population
Scott Thomas Andersen, Sergio Ojeda Trueba, Gemma Bel Enguix, Helena Gómez Adorno, Gerardo Sierra, Juan Vásquez
- Multiple
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.
- English
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.
