instagram_comments
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este lixo ...
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Comunista safada...
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Comunista lixo!
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Esquerdista.
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Oportunista essa corrupta.Agora todos os Comunistas querem se fazer de vítimas.
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Plano da esquerda foi é e será sempre críticar não nunca teve um plano de governo único plano era como roubar .
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O problema dela é que a tetinha secou
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É uma cara de pau mesmo... 😡
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Joga uma carteira de trabalho que correm todos, na verdade não gostam de trabalhar só sabem roubar o brasil
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BACHELETA DA TRETA E MUTRETA CHILENA..CANALHA SAPATONA.. BICHELETA..
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Noventa comunista
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Óleo de peroba pra lustrar a cara de pau!
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Aí a ganância falou mais alto... corrupta!
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Devolve o dinheiro roubado via OAS...
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Isso não passa de uma mera oportunista! #michelebachelet #oas não passa de uma múmia esquerdista ainda em atividade minha querida @carla.zambelli . Obrigado pelas informações de sempre 🇧🇷💙
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Q mulher ordinária
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Vagabunda
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Deve ter pena dela quando descobrir os podre dela essa imoral
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Horrorosa vaca suja
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Hipocrisia esquerdopata oportunista
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Falsa!!!! Que nem nota de $30!!!!🤪🤪🤪
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Safada sem vergonha ! Velha asquerosa !🤮
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Safada🤢🤢🤢
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Pois é deveria ter pena da própria ignorância.
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Mulherzinha cara de pau🤮🤮🤮🤮🤮🤮🤮🤮🤮🤮🤮🤮🤮🤮🤮
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Vá ter pena da puta que a pariu, corrupta
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Porque Bachelet faz parte da esquerda Hipócrita da América latina. Pergunte se ela tem pena de Cuba, Nicarágua ou da Venezuela. #MicheleBacheletHipócrita
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Sua TONTA SAFADA
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🤣 Comunista...
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Senhora Michele Bachelet!
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Demagoga se locupletando com dinheiro de propina
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Fdp
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Bandidona e pilantrona o leitinho acabou
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Outra pilantra!
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Essa senhora é uma currupta igual seus amiguinhos do PT.
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Terrorista FDP
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LADRA
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Quem quer saber oq vc pensa comunista corrupta vc deveria estar na cadeia !
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Ela que cuidado quintal da própria casa, já que está sujos com dinheiro de propina!!
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Pilantra
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Sim, ela tem penas.......com certeza
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Canalha
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Velha ridícula e bandida!! Parece uma porca
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Sim porque??? É muita hipocrisia. E a propina...
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Outra canalha.
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Esse povo de esquerda é asqueroso e corruptos
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Propineira com pena pq a mamata acabou.... 🤮🤮
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E uma coitada , não tem credibilidade aqui nao
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@veronica_michelle_bachelett e a propina recebida pela OAS teve pena quando recebeu? #hipocrita #oportunista #voltapromaroferenda
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Porque ela é uma ladra morfética
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Safada !! ONU não vale nada!!
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Falsa!!!
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Essa ja fez parte da quadrilha
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Que devolva a propina e pare de se meter onde nao foi chamada brachelenta!
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Pilantra vadia
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Hipocrisia Pura😡😡
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#maiatraidordapatria
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Não precisamos da pena de ninguém ,ainda mais dessa desqualificada ,guarde ela ,as muitas penas que tem pra si mesma 🐔, #Bolsonaro2022 ,sem mais .....
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Safada
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Pena do Brasil??? O qué será que pensa essa corrupta, tentando dar uma de pessoa íntegra, correta, quando não passa de uma vigarista! 😠🤔😠
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Percebem que , todo bandido no final de sua gestão , é convidado para trabalhar na ONU ! Porque será ???!
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Essa é uma canalha esquerdopata! Nós brasileiros não precisamos de suas condolências! Bandida!
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Que mulher nojenta
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Quem quer saber a opinião dela?
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Essa vagabunda não tem que falar nada!
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Pq é uma PILANTRA do mesmo NÍVEL BAIXO de LULADRÃO E DIMANTA!
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É uma idiota! Não precisamos da pena dela...
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Essa esquerdopata imbecil não consegue ser ouvida nem no Chile, sua terra!
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Porque é suja e adora dinheiro alheio
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Clínica. Faz parte da esquerda demoníaca.
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Mas é falsa hein?Acabou a mamata.quer dinheiro vá trabalhar.
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Hipócrita,vai procurar tua turma. O BRASIL não precisa da tua pena.
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Nojenta! Lava a boca pra falar do nosso Presidente!
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Eu que tenho pena dessa mulher feia e de um caráter duvidoso.
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E quando recebeu dinheiro ilegal de propina e portanto de nossos impostos suados? Hipócrita.
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Quando ouvimos uma sujeita dessas 💩 falando assim é sinal que estamos no caminho certo. Ela gostava do Brasil quando recebia mesada, dinheiro fruto de roubo.
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Otária, BABACA.
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É típico dessa gente a cara de pau!!!🤢
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Bachelet, não tem o que fazer?Sugestão: vau catar coquinho!!!
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Comunista vagabunda
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Pq é criminosa do foro de São Paulo !
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Outra esquerdista cara de pau! Não basta os do Brasil! 😡
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Essa puta não tem dó da Venezuela???
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A ONU é pior esquerda que temos no mundo atualmente.
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Hipócrita 🤬🤬🤬
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É que o dindin pra ela acabou 😂😂😂
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Sério???? Engraçado que quem invadiu a Polônia foram os Nazistas. Você estava comemorando isso???? A invasão???? Fascista que fala, né!!!
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Puta que pariu
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Até pelos comentários, a gente percebe quem é normal e quem é esquerdopata... Por que será né?
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SOS UNA BASURA BOLSONARO, DAS TANTO ASCO!!
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Deje el ego que usted no es más que el Amazonas reciba la plata que usted no es nada el Amazonas es algo
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Colonialista di merda
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Your words are like gasoline , and You put out 🔥 with gasoline.😱😱😱😱😱😱😱😱😱😱😱😱😱😱😱😱😱 🔥 rainforest.
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Selva 🇧🇷
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Que coisa linda a gente não conhecia, ISSO Políticos LADROES NEM IMAGINAVAM QUE, EXISTIAM TANTOS, PORQUE ???, sabia se um entrasse alguém do exercito deu no que deu, tirar verbas de Vagabundos , PARA SOBRAR PARA O BRASIL, E TEM MULAS QUE AINDA FALAM EM ESQUERDA MEU DEUS AS BURRiCES ESTÃO VENDO A REALIDADE E NÃO ACEITAM , CRIMES INVADINDO OS RESPONSÁVEIS PELO BRASIL, ATÉ ISSO ACORDARAM , NINGUÉM QUE VIROU P ESQUERDA FINGIRAM EM NAIO ENTENDER , BANDIDOS AGINDO JUNTOS COM 0S BANDIDOS DA ESQUERDA E PCC VIU COM QUEM ESSAS MULAS QUETEM QUE FOCAM NO BRASIL????
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@ronaldosnascimento1_ Mas tu é baixo nível, né cara? Dá dó!
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Fala bandidão
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Coitado desse Jão gordo, fracassado.
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Aproveite ,logo estará atrás das grades.
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Ai sabe roubar ...prefeitão de SP....kkkk...
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Dataset Card for HateBR - Offensive Language and Hate Speech Dataset in Brazilian Portuguese

Dataset Summary

HateBR is the first large-scale expert annotated corpus of Brazilian Instagram comments for hate speech and offensive language detection on the web and social media. The HateBR corpus was collected from Brazilian Instagram comments of politicians and manually annotated by specialists. It is composed of 7,000 documents annotated according to three different layers: a binary classification (offensive versus non-offensive comments), offensiveness-level (highly, moderately, and slightly offensive messages), and nine hate speech groups (xenophobia, racism, homophobia, sexism, religious intolerance, partyism, apology for the dictatorship, antisemitism, and fatphobia). Each comment was annotated by three different annotators and achieved high inter-annotator agreement. Furthermore, baseline experiments were implemented reaching 85% of F1-score outperforming the current literature models for the Portuguese language. Accordingly, we hope that the proposed expertly annotated corpus may foster research on hate speech and offensive language detection in the Natural Language Processing area.

Relevant Links:

Supported Tasks and Leaderboards

Hate Speech Detection

Languages

Portuguese

Dataset Structure

Data Instances

{'instagram_comments': 'Hipocrita!!',
 'offensive_language': True,
 'offensiveness_levels': 2,
 'antisemitism': False,
 'apology_for_the_dictatorship': False,
 'fatphobia': False,
 'homophobia': False,
 'partyism': False,
 'racism': False,
 'religious_intolerance': False,
 'sexism': False,
 'xenophobia': False,
 'offensive_&_non-hate_speech': True,
 'non-offensive': False,
 'specialist_1_hate_speech': False,
 'specialist_2_hate_speech': False,
 'specialist_3_hate_speech': False
}

Data Fields

  • instagram_comments: Instagram comments.
  • offensive_language: A classification of comments as either offensive (True) or non-offensive (False).
  • offensiveness_levels: A classification of comments based on their level of offensiveness, including highly offensive (3), moderately offensive (2), slightly offensive (1) and non-offensive (0).
  • antisemitism: A classification of whether or not the comment contains antisemitic language.
  • apology_for_the_dictatorship: A classification of whether or not the comment praises the military dictatorship period in Brazil.
  • fatphobia: A classification of whether or not the comment contains language that promotes fatphobia.
  • homophobia: A classification of whether or not the comment contains language that promotes homophobia.
  • partyism: A classification of whether or not the comment contains language that promotes partyism.
  • racism: A classification of whether or not the comment contains racist language.
  • religious_intolerance: A classification of whether or not the comment contains language that promotes religious intolerance.
  • sexism: A classification of whether or not the comment contains sexist language.
  • xenophobia: A classification of whether or not the comment contains language that promotes xenophobia.
  • offensive_&_no-hate_speech: A classification of whether or not the comment is offensive but does not contain hate speech.
  • specialist_1_hate_speech: A classification of whether or not the comment was annotated by the first specialist as hate speech.
  • specialist_2_hate_speech: A classification of whether or not the comment was annotated by the second specialist as hate speech.
  • specialist_3_hate_speech: A classification of whether or not the comment was annotated by the third specialist as hate speech.

Data Splits

The original authors of the dataset did not propose a standard data split. To address this, we use the multi-label data stratification technique implemented at the scikit-multilearn library to propose a train-validation-test split. This method considers all classes for hate speech in the data and attempts to balance the representation of each class in the split.

name train validation test
hatebr 4480 1120 1400

Considerations for Using the Data

Discussion of Biases

Please refer to the HateBR paper for a discussion of biases.

Licensing Information

The HateBR dataset, including all its components, is provided strictly for academic and research purposes. The use of the dataset for any commercial or non-academic purpose is expressly prohibited without the prior written consent of SINCH.

Citation Information

@inproceedings{vargas2022hatebr,
  title={HateBR: A Large Expert Annotated Corpus of Brazilian Instagram Comments for Offensive Language and Hate Speech Detection},
  author={Vargas, Francielle and Carvalho, Isabelle and de G{\'o}es, Fabiana Rodrigues and Pardo, Thiago and Benevenuto, Fabr{\'\i}cio},
  booktitle={Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference},
  pages={7174--7183},
  year={2022}
}

Contributions

Thanks to @ruanchaves for adding this dataset.

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Edit dataset card

Models trained or fine-tuned on ruanchaves/hatebr

Space using ruanchaves/hatebr 1