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: | , , , |
|---|---|
| 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 |
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Dataset FallacyESCruz Mata, FermínTroyano Jiménez, José AntonioEnríquez de Salamanca Ros, FernandoOrtega Rodríguez, Francisco JavierProcesamiento de lenguaje natural (PLN)Detección de falaciasNatural Language Processing (NLP)Fallacy detectionEste 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.The use of fallacies in public debates in political, health, economic and social contexts is detrimental in that it hinders understanding between the parties and facilitates the manipulation of public opinion and the propagation of misinformation. Recently, datasets containing various types of fallacies have become available, allowing experimentation in tasks such as automatic fallacy classification. Here, we present the first corpus of fallacies in Spanish, with two distinct sections: one formed by prototypical examples extracted from educational materials, and the other by spontaneous examples extracted from on-line comments to news items. Both sections include examples of non-fallacious texts of similar subject matter.FallacyES-prototypical.csv FallacyES-spontaneous.csvLenguajes y Sistemas InformáticosTIC134: Sistemas InformáticosMinisterio de Ciencia e Innovación (MICIN). EspañaAgencia Estatal de Investigación. España2025info:eu-repo/semantics/datasetDatasettext/csvtext/csvtext/csvtext/plainhttps://hdl.handle.net/11441/167050https://doi.org/10.12795/11441/167050reponame:idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevillainstname:Universidad de Sevilla (US)EspañolLogical Fallacy Dataset (https://github.com/tmakesense/logical-fallacy/tree/main/dataset-fixed)LOGIC (https://github.com/causalNLP/logical-fallacy ) (open-source MIT license for non-commercial use)old.meneame.net (https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/)Cruz Mata, F., Troyano Jiménez, J.A., Enríquez de Salamanca Ros, F. y Ortega Rodríguez, F.J. (2023). Detección y clasificación de falacias prototípicas y espontáneas en español. Procesamiento del Lenguaje Natural, 71, 53-62. https://doi.org/10.26342/2023-71-4https://hdl.handle.net/11441/165798PID2021-12300510.13039/501100011033info:eu-repo/semantics/openAccessoai:idus.us.es:11441/1670502026-06-17T12:51:07Z |
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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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