Overview of HOPE at IberLEF 2023: Multilingual Hope Speech Detection

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Title: Overview of HOPE at IberLEF 2023: Multilingual Hope Speech Detection
Other Titles: Resumen de la tarea HOPE en IberLEF 2023: Detección Multilingüe de Discurso Esperanzador
Authors: Jiménez Zafra, Salud M. | García Cumbreras, Miguel Ángel | García-Baena, Daniel | García-Díaz, José Antonio | Chakravarthi, Bharathi Raja | Valencia García, Rafael | Ureña López, Luis Alfonso
Keywords: Hope speech detection | Natural language processing | Equality, diversity and inclusion | Detección de discurso esperanzador | Procesamiento de lenguaje natural | Igualdad, diversidad e inclusión
Issue Date: Sep-2023
Publisher: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Citation: Procesamiento del Lenguaje Natural. 2023, 71: 371-381. https://doi.org/10.26342/2023-71-29
Abstract: Hope speech is the speech that is able to relax hostile environments and that helps, inspires and encourages people in times of illness, stress, loneliness or depression. Its automatic recognition can have a very significant effect fighting against sexual and racial discrimination or fostering less belligerent environments. In contrast to identifying and censoring negative or hate speech, hope speech detection is focused on recognizing and promoting positive speech online. In this paper we present an overview of the IberLEF 2023 shared task, HOPE: Multilingual Hope Speech Detection, consisting of identifying whether texts written in English or Spanish contain hope speech or not. The competition was organized through CodaLab and attracted 50 teams that registered. Finally, 12 submitted results and 8 presented working notes describing their systems. | Definimos el discurso de la esperanza como aquel que es capaz de relajar entornos hostiles y que ayuda, inspira y anima a las personas en momentos de enfermedad, estrés, soledad o depresión. Su detección automática puede tener un efecto muy significativo luchando contra la discriminación sexual y racial o fomentando entornos menos beligerantes. A diferencia de la identificación y censura del discurso negativo o de odio, la detección del discurso esperanzador se centra en reconocer y promover el discurso positivo. En este artículo presentamos los resultados de la tarea de IberLEF 2023, HOPE: Detección multilingüe del discurso de la esperanza, que consiste en identificar si textos escritos en inglés o español contienen o no discurso de esperanza. La competición se organizó a través de CodaLab y atrajo a 50 equipos que se inscribieron. Finalmente, 12 equipos presentaron resultados y 8 enviaron artículos describiendo sus sistemas.
Sponsor: This work has been partially supported by Project CONSENSO (PID2021-122263OB-C21), Project MODERATES (TED2021-130145B-I00) and Project SocialTox (PDC2022-133146-C21) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the European Union NextGenerationEU/PRTR, Project PRECOM (SUBV-00016) funded by the Ministry of Consumer Affairs of the Spanish Government, Project FedDAP (PID2020-116118GA-I00) and Project Trust-ReDaS (PID2020-119478GB-I00) supported by MICINN/AEI/10.13039/501100011033, and WeLee project (1380939, FEDER Andalucía 2014-2020) funded by the Andalusian Regional Government. It is also part of the research projects AIIn-Funds (PDC2021-121112-I00) and LTSWM (TED2021-131167B-I00) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the European Union NextGenerationEU/PRTR. This work is also part of the research project LaTe4PSP (PID2019-107652RB-I00/AEI/10.13039/501100011033) funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033. Salud María Jiménez-Zafra has been partially supported by a grant from Fondo Social Europeo and the Administration of the Junta de Andalucía (DOC 01073).
URI: http://hdl.handle.net/10045/137201
ISSN: 1135-5948
DOI: 10.26342/2023-71-29
Language: eng
Type: info:eu-repo/semantics/article
Rights: © Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Distribuido bajo Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0
Peer Review: si
Publisher version: https://doi.org/10.26342/2023-71-29
Appears in Collections:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 71 (2023)

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