| --- |
| license: mit |
| language: |
| - pt |
| tags: |
| - hate-speech-detection |
| - lgbtqia+ |
| - portuguese |
| - bert |
| - text-classification |
| - tupi-bert |
| - odio |
| - hate |
| - queer |
| - lgbt |
| - trans |
| - lgbtfobia |
| - homofobia |
| - transfobia |
| datasets: |
| - Veronyka/base-dados-odio-lgbtqia |
| pipeline_tag: text-classification |
| base_model: |
| - Veronyka/tybyria-v2.1 |
| pinned: true |
| --- |
| |
| # 🏳️🌈 TybyrIA v2.2 |
|
|
| A TybyrIA identifica indícios de discurso de ódio contra pessoas LGBTQIA+ em comentários de redes |
| sociais em português brasileiro. |
|
|
| *Atualizada em 24/09/2026: modelo retreinado e revisado pela equipe.* |
|
|
| ## 🌱 De onde veio |
|
|
| É um protótipo feito por uma organização de direitos humanos, não nasceu em um laboratório de IA e |
| sim em meio a uma onda coordenada de ódio. |
|
|
| Em 2024, o podcast Entre Amigues virou alvo de uma mobilização organizada de ataques |
| anti-LGBTQIA+ que atravessou Instagram, TikTok, YouTube e X. Denunciamos às plataformas. Elas não |
| agiram. Construímos a TybyrIA para conseguir medir com nossas próprias mãos o que elas se recusavam |
| a reconhecer. |
|
|
| A anotação foi feita à mão pela própria Código Não Binário e pessoas colaboradoras. O treino rodou |
| em computadores pessoais, com recursos limitados, doados por fundos de direitos humanos. O relatório |
| que originou este modelo registra os "reduzidos recursos humanos, financeiros e psicológicos da |
| organização e da equipe". |
|
|
| Somos uma organização de direitos humanos que ousa ser também um laboratório popular e colaborativo |
| de IA. Publicamos o modelo, os dados e as limitações porque quem é afetado por sistemas |
| automatizados tem direito de auditá-los, inclusive os nossos. |
|
|
| O nome é de Tybyra do Maranhão, primeira vítima registrada de LGBTfobia em território brasileiro. |
|
|
| ## 🎯 Para que serve, e para que não serve |
|
|
| Serve para sinalizar textos que merecem olhar humano: pesquisa, documentação de violência e triagem |
| de grandes volumes. |
|
|
| Não serve para bloquear, remover, punir ou pontuar ninguém automaticamente. Toda classificação é uma |
| sugestão para revisão humana. |
|
|
| ## 💻 Como usar |
|
|
| ```python |
| from transformers import pipeline |
| |
| tybyria = pipeline("text-classification", model="Veronyka/tybyria-v2.2") |
| resultado = tybyria("seu comentário aqui", top_k=None) |
| ``` |
|
|
| Considere possível ódio a partir de 0,40 de probabilidade para `hate`, sempre com revisão humana |
| depois. |
|
|
| ## ⚠️ Limitações |
|
|
| - Foi feita para comentários em conteúdo LGBTQIA+. Fora desse contexto, pode confundir ódio contra |
| outros grupos com LGBTfobia. |
| - Palavras que podem ser afirmativas ou hostis conforme o contexto (como "amigues") podem ser |
| classificadas errado. |
|
|
| ## 📄 Licença |
|
|
| Pesos deste repositório: MIT. Dados de treino: CC-BY-NC-SA-4.0. |
|
|
| Desenvolvido pela [Código Não Binário](https://www.codigonaobinario.org). |
|
|
