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french-11
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french-13
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french-14
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french-24
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french-29
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french-32
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french-33
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french-34
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french-35
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french-36
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Je suis dégoûtée par tous les femmes qu'il y a ici.
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french-37
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french-39
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french-40
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french-42
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french-43
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french-48
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french-49
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french-50
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french-51
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french-52
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french-53
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french-54
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french-55
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8
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french-56
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french-57
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J'en ai ras le bol d'être entouré de femmes comme vous.
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women
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9
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null
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french-58
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J'en ai ras le bol d'être entouré de trans comme vous.
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null
9
J'en ai ras le bol d'être entouré de [IDENT_P] comme vous.
null
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french-59
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J'en ai ras le bol d'être entouré d'homos comme vous.
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gay people
null
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9
J'en ai ras le bol d'être entouré de [IDENT_P] comme vous.
null
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french-60
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J'en ai ras le bol d'être entouré de blacks comme vous.
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black people
null
null
9
J'en ai ras le bol d'être entouré de [IDENT_P] comme vous.
null
null
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french-61
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J'en ai ras le bol d'être entouré d'handicapés comme vous.
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null
null
9
J'en ai ras le bol d'être entouré de [IDENT_P] comme vous.
null
null
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french-62
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J'en ai ras le bol d'être entouré de musulmans comme vous.
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Muslims
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9
J'en ai ras le bol d'être entouré de [IDENT_P] comme vous.
null
null
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french-63
derog_neg_emote_h
J'en ai ras le bol d'être entouré de réfugiés comme vous.
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refugees
null
null
9
J'en ai ras le bol d'être entouré de [IDENT_P] comme vous.
null
null
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french-64
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Je n'ai absolument aucun respect pour les femmes.
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null
null
10
Je n'ai absolument aucun respect pour les [IDENT_P].
null
null
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french-65
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Je n'ai absolument aucun respect pour les trans.
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null
10
Je n'ai absolument aucun respect pour les [IDENT_P].
null
null
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french-66
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Je n'ai absolument aucun respect pour les homos.
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gay people
null
null
10
Je n'ai absolument aucun respect pour les [IDENT_P].
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-67
derog_neg_emote_h
Je n'ai absolument aucun respect pour les blacks.
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null
null
10
Je n'ai absolument aucun respect pour les [IDENT_P].
null
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['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-68
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Je n'ai absolument aucun respect pour les handicapés.
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null
null
10
Je n'ai absolument aucun respect pour les [IDENT_P].
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-69
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Je n'ai absolument aucun respect pour les musulmans.
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null
null
10
Je n'ai absolument aucun respect pour les [IDENT_P].
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-70
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Je n'ai absolument aucun respect pour les réfugiés.
hateful
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null
null
10
Je n'ai absolument aucun respect pour les [IDENT_P].
null
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['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-71
derog_neg_emote_h
Ces femmes me dégoûtent tellement.
hateful
women
null
null
11
Ces [IDENT_P] me dégoûtent tellement.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-72
derog_neg_emote_h
Ces trans me dégoûtent tellement.
hateful
trans people
null
null
11
Ces [IDENT_P] me dégoûtent tellement.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
hateful
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french-73
derog_neg_emote_h
Ces homos me dégoûtent tellement.
hateful
gay people
null
null
11
Ces [IDENT_P] me dégoûtent tellement.
null
null
['non-hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-74
derog_neg_emote_h
Ces blacks me dégoûtent tellement.
hateful
black people
null
null
11
Ces [IDENT_P] me dégoûtent tellement.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
hateful
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false
french-75
derog_neg_emote_h
Ces handicapés me dégoûtent tellement.
hateful
disabled people
null
null
11
Ces [IDENT_P] me dégoûtent tellement.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
hateful
false
false
french-76
derog_neg_emote_h
Ces musulmans me dégoûtent tellement.
hateful
Muslims
null
null
11
Ces [IDENT_P] me dégoûtent tellement.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
hateful
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french-77
derog_neg_emote_h
Ces réfugiés me dégoûtent tellement.
hateful
refugees
null
null
11
Ces [IDENT_P] me dégoûtent tellement.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-78
derog_neg_emote_h
Les femmes sont les pires qui soient.
hateful
women
null
null
12
Les [IDENT_P] sont les pires qui soient.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-79
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Les trans sont les pires qui soient.
hateful
trans people
null
null
12
Les [IDENT_P] sont les pires qui soient.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-80
derog_neg_emote_h
Les homos sont les pires qui soient.
hateful
gay people
null
null
12
Les [IDENT_P] sont les pires qui soient.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-81
derog_neg_emote_h
Les blacks sont les pires qui soient.
hateful
black people
null
null
12
Les [IDENT_P] sont les pires qui soient.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-82
derog_neg_emote_h
Les handicapés sont les pires qui soient.
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disabled people
null
null
12
Les [IDENT_P] sont les pires qui soient.
null
null
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french-83
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Les musulmans sont les pires qui soient.
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Muslims
null
null
12
Les [IDENT_P] sont les pires qui soient.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-84
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Les réfugiés sont les pires qui soient.
hateful
refugees
null
null
12
Les [IDENT_P] sont les pires qui soient.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-85
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Les femmes comme vous me rendent malade.
hateful
women
null
null
13
Les [IDENT_P] comme vous me rendent malade.
null
null
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french-86
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Les trans comme vous me rendent malade.
hateful
trans people
null
null
13
Les [IDENT_P] comme vous me rendent malade.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-87
derog_neg_emote_h
Les homos comme vous me rendent malade.
hateful
gay people
null
null
13
Les [IDENT_P] comme vous me rendent malade.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
hateful
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french-88
derog_neg_emote_h
Les blacks comme vous me rendent malade.
hateful
black people
null
null
13
Les [IDENT_P] comme vous me rendent malade.
null
null
['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-89
derog_neg_emote_h
Les handicapés comme vous me rendent malade.
hateful
disabled people
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13
Les [IDENT_P] comme vous me rendent malade.
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['hateful', 'hateful', 'hateful']
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french-90
derog_neg_emote_h
Les musulmans comme vous me rendent malade.
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Muslims
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13
Les [IDENT_P] comme vous me rendent malade.
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french-91
derog_neg_emote_h
Les réfugiés comme vous me rendent malade.
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refugees
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13
Les [IDENT_P] comme vous me rendent malade.
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french-92
derog_neg_emote_h
Il n'y a rien de plus horrible qu'un trans.
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trans people
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14
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french-93
derog_neg_emote_h
Il n'y a rien de plus horrible qu'un homo.
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gay people
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french-94
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Il n'y a rien de plus horrible qu'un black.
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14
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french-95
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Il n'y a rien de plus horrible qu'un handicapé.
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disabled people
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14
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french-96
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Il n'y a rien de plus horrible qu'un musulman.
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Muslims
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french-97
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Il n'y a rien de plus horrible qu'un réfugié.
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refugees
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french-98
derog_neg_emote_h
Il n'y a rien de plus horrible qu'une femme.
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women
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french-99
derog_neg_emote_h
Voir des femmes ici me met hors de moi.
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women
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15
Voir des [IDENT_P] ici me met hors de moi.
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french-100
derog_neg_emote_h
Voir des trans ici me met hors de moi.
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trans people
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15
Voir des [IDENT_P] ici me met hors de moi.
null
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Dataset Card for Multilingual HateCheck

Dataset Description

Multilingual HateCheck (MHC) is a suite of functional tests for hate speech detection models in 10 different languages: Arabic, Dutch, French, German, Hindi, Italian, Mandarin, Polish, Portuguese and Spanish. For each language, there are 25+ functional tests that correspond to distinct types of hate and challenging non-hate. This allows for targeted diagnostic insights into model performance.

For more details, please refer to our paper about MHC, published at the 2022 Workshop on Online Abuse and Harms (WOAH) at NAACL 2022. If you are using MHC, please cite our work!

Dataset Structure

The csv format mostly matches the original HateCheck data, with some adjustments for specific languages.

mhc_case_id The test case ID that is unique to each test case across languages (e.g., "mandarin-1305")

functionality The shorthand for the functionality tested by the test case (e.g, "target_obj_nh"). The same functionalities are tested in all languages, except for Mandarin and Arabic, where non-Latin script required adapting the tests for spelling variations.

test_case The test case text.

label_gold The gold standard label ("hateful" or "non-hateful") of the test case. All test cases within a given functionality have the same gold standard label.

target_ident Where applicable, the protected group that is targeted or referenced in the test case. All HateChecks cover seven target groups, but their composition varies across languages.

ref_case_id For hateful cases, where applicable, the ID of the hateful case which was perturbed to generate this test case. For non-hateful cases, where applicable, the ID of the hateful case which is contrasted by this test case.

ref_templ_id The equivalent to ref_case_id, but for template IDs.

templ_id The ID of the template from which the test case was generated.

case_templ The template from which the test case was generated (where applicable).

gender_male and gender_female For gender-inflected languages (French, Spanish, Portuguese, Hindi, Arabic, Italian, Polish, German), only for cases where gender inflection is relevant, separate entries for gender_male and gender_female replace case_templ.

label_annotated A list of labels given by the three annotators who reviewed the test case (e.g., "['hateful', 'hateful', 'hateful']").

label_annotated_maj The majority vote of the three annotators (e.g., "hateful"). In some cases this differs from the gold label given by our language experts.

disagreement_in_case True if label_annotated_maj does not match label_gold for the entry.

disagreement_in_template True if the test case is generated from an IDENT template and there is at least one case with disagreement_in_case generated from the same template. This can be used to exclude entire templates from MHC.

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