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, María Teresa Martín Valdivia, M. Estrella Vallecillo Rodríguez
Este trabajo analiza el uso de modelos lingüísticos para generar automáticamente contranarrativas al discurso del odio en español. A pesar de la existencia de algunos estudios en inglés y otros idiomas, ningún trabajo previo ha explorado este tema centrado en el español. El artículo muestra que el uso de GPT-3 supera a otros modelos en la generación de contranarrativas no ofensivas e informativas incluyendo en ocasiones argumentos convincentes. Hemos utilizado diferentes algoritmos de few-shot learning aplicando varias estrategias de prompting y analizando los resultados para cada una de ellas. Además, se ha puesto a disposición de la comunidad investigadora un nuevo corpus llamado CONAN-SP, que consta de 238 pares de discursos de odio y contranarrativas en español, para facilitar nuevas investigaciones en este ámbito. Estos resultados ponen de relieve el potencial de los modelos del lenguaje para combatir el discurso de odio en español mediante la generación de contranarrativas.
This paper analyzes the use of language models to automatically generate counter-narratives for hate speech in Spanish. Despite the existence of a few studies in English and other languages, no previous work has explored this topic focused on Spanish. The article shows that the use of GPT-3 outperforms other models in generating non-offensive and informative counter-narratives, which sometimes present compelling arguments. We have used few-shot learning algorithms applying different prompt strategies and analyzing the results for each of them. Additionally, a new corpus called CONAN-SP, which consists of 238 pairs of hate speech and counter-narratives in Spanish, has been made available to the research community to facilitate further investigations in this area. These findings highlight the potential of language models to combat hate speech in Spanish by counter-narrative generation.
