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text (string)homophobia (class label)obscene (class label)insult (class label)racism (class label)misogyny (class label)xenophobia (class label)
"Meu nivel de amizade com isis é ela ter meu insta e eu ter o dela, e quando eu penso que não ela manda mensagem “ falano otario ta falando dnv no insta”"
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"rt @user @user o cara adultera dados, que foram desmascarados e ainda quer ficar no governo?"
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"@user @user @user o cara só é simplesmente o maior vencedor da história de futebol, tá com 36 anos e tem gás demais e não um gordo com joelho fodido"
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"eu to chorando vei vsf e eu nem staneio izone nem nada https://t.co/rglb8luutw"
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"Eleitor do Bolsonaro é tão ignorante q não percebeu q a frase abaixo significa o seguinte: “É melhor falar um monte de bosta do que ficar calado”. Ainda transformaram em imagem bonitinha com citação e data hahhahahahhahahhahah. https://t.co/cBpSJT1Gdf"
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"rt @user vai responder as outras 75 conversas e para de cobrar atenção caralho https://t.co/g6qy9om78x"
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"tem um do jack com a msm música e agr não sei qual flodar grande dia 👍"
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"mais é ruim pra pedir desafio esse técnico do azerbaijão"
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"@user eu fico vendo isso e penso "desvantagens do k-pop esta sendo cada vez mais difundido" o millenium americano ta tão acostumado com gente que não dança e perfomances sem coreografia que quando veem dança de verdade e sincronia fica bugado"
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"frio do caralho, parece até q to dentro do teu coração"
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"@user o mentiroso https://t.co/5fantv4zdx"
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"@user onde mexe fede! #forastf #stfvergonhanacional #forasuspeitotribunalfederal #nasruascontrastf"
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"meu filho vem primeiro, ele é minha prioridade!"
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"hoje deu vontade de abraçar minha mãe e chorar o dia inteiro 😔 tpm seja bem vinda."
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"Minha conta iria fazer 10 anos, em abril perdeu todos os seguidores, recomeçando, foi suspensa dia 25 de julho. Enquanto do outro lado, o da criminalidade, pode todos os absurdos, o Povo honesto e trabalhador não pode nada. Não seremos adestrados. Nunca! #DireitaCensurada https://t.co/qVWf3HxWd8"
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"@user não se ele tiver encomendado o "serviço""
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"@user @user @user sou a favor de invadir o stf e não chegarmos lá d mãos vazias....😝😝😝"
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"@user @user Folha de São Paulo pra mim não serve nem pra pendurar no banheiro de posto de gasolina, pegar na mão então nem se fala. Acho que ler fotonovela, se é que ainda existe é mais proveitoso"
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"@user @user Vc deve ser louca, defendi o INPE na nossa conversa, ou vc é cega, disléxica, achei péssimo a exoneração feita hoje, tenho ciência do bom trabalho q o INPE faz, enfim, não vou perder meu tempo com vc, abraça o DataFolha aí, espere a virada do Haddad ou Ciro no segundo turno kkkkk"
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"@user nao deixa sua cabeça te fazer de maluca, seu corpo é lindo, assim como todos são dos seus jeitinhos, vai a praia sim eu hein vou dar na sua cara"
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"@user os hormonios pulando..."
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"hoje é caso dormir cedo tipo um preso"
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"e nessa loucuraaaaaa de dizer que não te querooooooooo"
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"@user @user Eu como morador da terra do meio no Pará e conselheiro de 2 UCs, posso falar com segurança que os dados do Inpe, realmente estavam sendo manipulados por ativista travestidos de cientistas pra prejudicar a imagem do governo Bolsonaro! Ontem o ministro Salles provou isso!"
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"bixetes vem logo por favor"
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"Por outro lado, entre os gestores há um consenso que joga contra o investimento de mais longo prazo. Quando provocados, eles são categóricos: se há uma posição que eles não carregariam por 10 anos de olhos fechados é Itaú, ou qualquer outro banco grande."
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"rt @user hora de colocar os fatos na mesa https://t.co/8174j0wtry"
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"o gambenja. como os gambás contrataram o ruimgil sem ter dinheiro pra pagar as marmita s#fsradiobrasil"
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"1h30 para sair de casa e estou deitada no sofá como se nada fosse"
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"mano, eu to super de boa, ai penso em certas coisas e já fecho a cara e ninguém entende nd"
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"rt @user eu tenho de parar de estar de costas na praia, porque eu fico sempre morena nas costas e à frente pareço um pacote de l…"
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"respeitem só faxavor!"
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"@user @user Contra fatos não há argumentos, Jair. É assim que você está ficando conhecido na Europa. https://t.co/4jyJCgbe6k"
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"@user @user ahhhhhhhh obg kskskskskskks eu disse q sou horrível com cantadas"
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"viva a vida enquanto vc esta vivo, pq dps que vc morrer, n vivera mais"
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"@user @user @user Vc só pensa no Coaf. Acorda alice! Acha mesmo que a PF está engessada somente numa linha de investigação? Achei que como jornalista, era mais esperta."
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"homens feios porem bonitos??¿"
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"@user @user Não fale pelo povo nordestino. Sou maranhense, moro no Maranhão e não me importei nem um pouco. Sai da bolha, otário. Eu queria mesmo era dar um abraço e agradecer ao meu Presidente pelo que tem feito. Ah! E detesto maconha!"
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"passando calor aqui na loja"
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"rt @user @user putz, e sex tape não dá pra gravar todo dia..."
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"@user Vc só esqueceu de mencionar, que a turma do bem, agrediu o ministro na presença de suas crianças. Cabe BO, segundo o estatuto do ECA. É covardia, que chama?"
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"@user tao linda parece eu"
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"@user @user @user @user e o queiroz ninguém acha??!!🤔🤔"
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"eu amo um homem"
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"rt @user fazendo meu papel de bom amigo marcando keylla em 300 memes ❤️"
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"📺VÍDEO NOVO, TURMA! FOTO DE BOA LACRADOR NÃO PERDOA https://t.co/iGV4s2yKOS ✔Entenda por que a chorumesfera atacou com tanta truculência uma adolescente que apenas postou uma foto de uma viagem escolar! (E compartilha pra tentar reverter o dano que causaram)"
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"fazendo amor botando pra moer so eu y voce"
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"O candidato dos ricos que fez a campanha mais pobre da história e o mais atacado por todos -O político mais burro, pois anuncia seus principais ministros antes mesmo do fim do primeiro turno, não deixando margens para negociatas no segundo turno"
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"rt @user eu ri, mas eu quero kkk https://t.co/yvv0ojmqgr"
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"1 mês certinho para 18 anos"
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"mais sonsa que a minha mãe só duas dela, ela fez eu postar foto dela no facebook e fez a kátia cega no comentário kkkkkkkkkkkkkkk q odio"
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"@user incrivel como essa foto só fica melhor a cada vez que eu vejo"
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"@user Precisamos ficar atentos. Os métodos utilizados pela Lava Jato ñ foram nada ortodoxos. Houve claramente um pacto de mediocridade entre as instituições brasileiras. Realmente, é preciso estar atento e JAMAIS esmorecer. Muito obrigada pelo seu trabalho Demori 👊🏼"
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"@user @user uma jóia de nióbio que n vale quase nada"
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"Desgoverno da destruição, esconde dados !. estamos sendo enganados e roubados de todos lados e agora a certeza que esses covardes vão manipular dados para apresentação da falsa realmente.. até o presente mostrar o contrário a destruição visível do país.!. #ForaBol卐onaro"
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"nossa velho 2019 e vcs nessa ainda pqp"
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"@user aí levizinho cidade perfeita e pretendo voltar logo maisssss"
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"é foda"
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"8 coisas que os homens fazem apenas com a mulher que amam https://t.co/mueiwvgo5e"
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"esses vascainos são uma piada kkkkm"
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"Segue minha página de shitpost @user Mas é de humor negro/shitpost então se tu não gosta sai Eu divido essa página com a minha melhor amiga segue ela tbm @user :>"
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"@user quando começar os temporais eu vou viver na tua casa vlh"
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"@user parabéns tá muito ruim https://t.co/iizs4vrspm"
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"Papo reto aqui Se você usa ou pensa em usar isso aqui como argumento a favor do aborto, saiba que você é L-I-X-O, ideias comparáveis as de Hitler Pra você é melhor e mais fácil evitar que pessoas pobres (geralmente minorias raciais) nasçam do que diminuir índices de pobreza https://t.co/69516EvKPV"
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"posso chamar então? — pode sim https://t.co/dje2jlja65"
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"De vez em quando a escola é um lugar bom, só o professor de matemática torceu o nariz, de resto fui bem recebida por todo mundo, todos fazendo questão de ajudar. Filho custa caro, gentes ❤️"
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"@user @user @user @user @user @user @user mas pra ela pode ser tudo, precisa mto"
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"mano, meu tio me ligou agr e quase tive um ataque kkkkkkkkkkk pensei que tinha feito merda"
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"@user @user Parece que o cara mora no suvaco do @user e saiu rapidinho só pra manda a galera toma no cu e já vai voltar pra dentro de casa."
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"rt @user muita cautela pra saber quem tá contigo, nem toda mão estendida é de coração"
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"se não sente falta das meninas não? — mn não sei, acho que foi melhor assim se for pra volta o tempo vai resolver. https://t.co/kpokwycpky"
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"rt @user boa noite pra quem tem os dois melhores laterais do futebol brasileiro. https://t.co/a8bkcydgng"
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"@user É tá??? Porque não foi faz tempo cuidar dela? E ficou aí perdendo seu tempo em atacar pessoas do bem.? Vc é seu macho não passam de terroristas. Sumam do Brasil, aqui não é sua terra Sr. Gleen."
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"preciso de outra companhia pra ir pra academia pq o matheus é a mesma coisa que nada"
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"rt @user @user olha quem fala"
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"me paga um boquete? 😮 — not https://t.co/vqxtq5ezrv"
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"as vezes as pessoa fala sobre amar o yoongi e eu fico kkkk thats cute"
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"@user pelo que havia entendido, a conta fazia a somatória dos dois (tv paga e tv aberta)."
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"@user foda o ser humano e sua síndrome de seguir as coisas só por seguir ao invés de fazer uma reflexão real sobre elas mundão tá osso"
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"amigos de bh, alguém pelamorde deus me chama prum rolê hoje?!?! tô querendo beber, dançar e curtir um bocado a noite hoje, minhajudem!"
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"ate segui o meu mo babados do matriz p n perder nada"
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"tô vendo que vou chorar igual uma criancinha #descendants3"
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"puts só queria estar no barão agora"
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"os cria vai piar aq em casa p ver vingadores 🤩"
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"@user salgado. se tirar o sal, fica você."
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"rt @user bem.... ainda faltam 2 anos pra acabar, há esperança https://t.co/ka3lee9gz6"
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"eu tenho a sensação as vezes de que eu vim nessa vida só pra me fuder"
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"aliás 15h e ainda sem almoçar"
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"@user e vamos resolver de certeza"
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"rt @user estudar pra ganhar na vida como a anitta https://t.co/z0g72isyiw"
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"@user dourados kkkkk"
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"@user pq a boca foi feita pra falar .#stfvergonhanacional"
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"Nomes dos suspeitos de invadir celular do ministro Sérgio Moro serão divulgados amanhã, ao meio-dia. Os quatro presos (3 homens e 1 mulher) em SP estão sendo levados para Brasília onde prestarão depoimento ainda hoje. Mais aqui: https://t.co/eRenJ0FSvi"
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"eu mando algo relacionado a turismo aqui em fortaleza pra lysandra e ela pergunta "que que tem?""
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"rt @user @user saudade ladrão fica com deus pitbull de raça 💔😭"
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"viva sem medo, sem medo dos desafios, sem medo de enfrentar o que parece impossível 💬💬💬"
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"eu sou muito idiota mano kkkkkkk obrigada deus pelos sinais, agora eu aprendo"
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"bk, e isso ja aconteceu demais"
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"@user ouráiti! mas mesmo assim queremos outro pgr! 💚💛🙌"
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"tem tanta opção de role hoje, n sei pra onde vou, no final vou acabar não indo pra nenhum"
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Dataset Card for "ToLD-Br"

Dataset Summary

ToLD-Br is the biggest dataset for toxic tweets in Brazilian Portuguese, crowdsourced by 42 annotators selected from a pool of 129 volunteers. Annotators were selected aiming to create a plural group in terms of demographics (ethnicity, sexual orientation, age, gender). Each tweet was labeled by three annotators in 6 possible categories: LGBTQ+phobia, Xenophobia, Obscene, Insult, Misogyny and Racism.

Supported Tasks and Leaderboards

-text-classification-other-hate-speech-detection: The dataset can be used to train a model for Hate Speech Detection, either using it's multi-label classes or by grouping them into a binary Hate vs. Non-Hate class. A BERT model can be fine-tuned to perform this task and achieve 0.75 F1-Score for it's binary version.

Languages

The text in the dataset is in Brazilian Portuguese, as spoken by Tweet users. The associated BCP-47 code is pt-BR.

Dataset Structure

Data Instances

ToLD-Br has two versions: binary and multilabel.

Multilabel: A data point consists of the tweet text (string) followed by 6 categories that have values ranging from 0 to 3, meaning the amount of votes from annotators for that specific class on homophobia, obscene, insult, racism, misogyny and xenophobia.

An example from multilabel ToLD-Br looks as follows:

{'text': '@user bandido dissimulado. esse sérgio moro é uma espécie de mal carater com ditadura e pitadas de atraso'
'homophobia': 0
'obscene': 0
'insult': 2
'racism': 0
'misogyny': 0
'xenophobia': 0}

Binary:
A data point consists of the tweet text (string) followed by a binary class "toxic" with values 0 or 1.

An example from binary ToLD-Br looks as follows:

{'text': '@user bandido dissimulado. esse sérgio moro é uma espécie de mal carater com ditadura e pitadas de atraso'
'toxic': 1}

Data Fields

Multilabel:

  • text: A string representing the tweet posted by a user. Mentions to other users are anonymized by replacing the mention with a @user tag.
  • homophobia: numerical value {0, 1, 2, 3) representing the number of votes given by annotators flagging the respective tweet as homophobic.
  • obscene: numerical value {0, 1, 2, 3) representing the number of votes given by annotators flagging the respective tweet as obscene.
  • insult: numerical value {0, 1, 2, 3) representing the number of votes given by annotators flagging the respective tweet as insult.
  • racism: numerical value {0, 1, 2, 3) representing the number of votes given by annotators flagging the respective tweet as racism.
  • misogyny: numerical value {0, 1, 2, 3) representing the number of votes given by annotators flagging the respective tweet as misogyny.
  • xenophobia: numerical value {0, 1, 2, 3) representing the number of votes given by annotators flagging the respective tweet as xenophobia.

Binary:

  • text: A string representing the tweet posted by a user. Mentions to other users are anonymized by replacing the mention with a @user tag.
  • label: numerical binary value {0, 1} representing if the respective text is toxic/abusive or not.

Data Splits

Multilabel:
The entire dataset consists of 21.000 examples.

Binary:
The train set consists of 16.800 examples, validation set consists of 2.100 examples and test set consists of 2.100 examples.

Dataset Creation

Curation Rationale

Despite Portuguese being the 5th most spoken language in the world and Brazil being the 4th country with most unique users, Brazilian Portuguese was underrepresented in the hate-speech detection task. Only two other datasets were available, one of them being European Portuguese. ToLD-Br is 4x bigger than both these datasets combined. Also, none of them had multiple annotators per instance. Also, this work proposes a plural and diverse group of annotators carefully selected to avoid inserting bias into the annotation.

Source Data

Initial Data Collection and Normalization

Data was collected in 15 days in August 2019 using Gate Cloud's Tweet Collector. Ten million tweets were collected using two methods: a keyword-based method and a user-mention method. The first method collected tweets mentioning the following keywords:

viado,veado,viadinho,veadinho,viadao,veadao,bicha,bixa,bichinha,bixinha,bichona,bixona,baitola,sapatão,sapatao,traveco,bambi,biba,boiola,marica,gayzão,gayzao,flor,florzinha,vagabundo,vagaba,desgraçada,desgraçado,desgracado,arrombado,arrombada,foder,fuder,fudido,fodido,cú,cu,pinto,pau,pal,caralho,caraio,carai,pica,cacete,rola,porra,escroto,buceta,fdp,pqp,vsf,tnc,vtnc,puto,putinho,acéfalo,acefalo,burro,idiota,trouxa,estúpido,estupido,estúpida,canalha,demente,retardado,retardada,verme,maldito,maldita,ridículo,ridiculo,ridícula,ridicula,morfético,morfetico,morfética,morfetica,lazarento,lazarenta,lixo,mongolóide,mongoloide,mongol,asqueroso,asquerosa,cretino,cretina,babaca,pilantra,neguinho,neguinha,pretinho,pretinha,escurinho,escurinha,pretinha,pretinho,crioulo,criolo,crioula,criola,macaco,macaca,gorila,puta,vagabunda,vagaba,mulherzinha,piranha,feminazi,putinha,piriguete,vaca,putinha,bahiano,baiano,baianagem,xingling,xing ling,xing-ling,carioca,paulista,sulista,mineiro,gringo

The list of most followed Brazilian Twitter accounts can be found here.

Who are the source language producers?

The language producers are Twitter users from Brazil, speakers of Portuguese.

Annotations

Annotation process

A form was published at the Federal University of São Carlos asking for volunteers to annotate our dataset. 129 people volunteered and 42 were selected according to their demographics in order to create a diverse and plural annotation group. Guidelines were produced and presented to the annotators. The entire process was done asynchronously because of the Covid-19 pandemic. The tool used was Google Sheets. Annotators were grouped into 14 teams of three annotators each. Each group annotated a respective file containing 1500 tweets. Annotators didn't have contact with each other, nor did they know that other annotators were labelling the same tweets as they were.

Who are the annotators?

Annotators were people from the Federal University of São Carlos' Facebook group. Their demographics are described below:

Gender
Male 18
Female 24
Sexual Orientation
Heterosexual 22
Bisexual 12
Homosexual 5
Pansexual 3
Ethnicity
White 25
Brown 9
Black 5
Asian 2
Non-Declared 1

Ages range from 18 to 37 years old.

Annotators were paid R$50 ($10) to label 1500 examples each.

Personal and Sensitive Information

The dataset contains sensitive information for homophobia, obscene, insult, racism, misogyny and xenophobia.

Tweets were anonymized by replacing user mentions with a @user tag.

Considerations for Using the Data

Social Impact of Dataset

The purpose of this dataset is to help develop better hate speech detection systems.

A system that succeeds at this task would be able to identify hate speech tweets associated with the classes available in the dataset.

Discussion of Biases

An effort was made to reduce annotation bias by selecting annotators with a diverse demographic background. In terms of data collection, by using keywords and user mentions, we are introducing some bias to the data, restricting our scope to the list of keywords and users we created.

Other Known Limitations

Because of the massive data skew for the multilabel classes, it is extremely hard to train a robust model for this version of the dataset. We advise using it for analysis and experimentation only. The binary version of the dataset is robust enough to train a classifier with up to 76% F1-score.

Additional Information

Dataset Curators

The dataset was created by João Augusto Leite, Diego Furtado Silva, both from the Federal University of São Carlos (BR), Carolina Scarton and Kalina Bontcheva both from the University of Sheffield (UK)

Licensing Information

ToLD-Br is licensed under a Creative Commons BY-SA 4.0

Citation Information

@article{DBLP:journals/corr/abs-2010-04543,
  author    = {Joao Augusto Leite and
               Diego F. Silva and
               Kalina Bontcheva and
               Carolina Scarton},
  title     = {Toxic Language Detection in Social Media for Brazilian Portuguese:
               New Dataset and Multilingual Analysis},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2010.04543},
  year      = {2020},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2010.04543},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2010.04543},
  timestamp = {Tue, 15 Dec 2020 16:10:16 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2010-04543.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

Contributions

Thanks to @JAugusto97 for adding this dataset.