Dataset FallacyES
Este recurso recopila falacias en español de dos fuentes diferenciadas. Por un lado, se han revisado y traducido las falacias prototípicas del conjunto de datos Logic en su versión corregida (https://github.com/tmakesense/logicalfallacy/tree/main/dataset-fixed), y se han añadido ejemplos similares n...
| Autores: | , , , |
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| Tipo de recurso: | conjunto de datos |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/167050 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11441/167050 https://doi.org/10.12795/11441/167050 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Procesamiento de lenguaje natural (PLN) Detección de falacias Natural Language Processing (NLP) Fallacy detection |
| Sumario: | Este recurso recopila falacias en español de dos fuentes diferenciadas. Por un lado, se han revisado y traducido las falacias prototípicas del conjunto de datos Logic en su versión corregida (https://github.com/tmakesense/logicalfallacy/tree/main/dataset-fixed), y se han añadido ejemplos similares no falaces, para habilitar la experimentación en detección además de en clasificación de falacias. Por otra parte, se han localizado y anotado ejemplos de falacias espontáneas a partir de los comentarios a noticias publicadas en la web de agregación de noticias meneame.net (http://old.meneame.net). También en este caso se han incluido ejemplos de textos no falaces extraídos de los mismos comentarios. La inclusión de este tipo de falacias surge de la observación del carácter en ocasiones poco realista de las falacias que llamamos prototípicas. Todo el proceso de anotación fue llevado a cabo por cuatro anotadores, dividiendo las tareas en grupos iguales y realizando reuniones posteriores para revisar los resultados obtenidos. |
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