In this task, we have Spanish and Catalan tweets for automatic stance detection. The data has three labels Against, Favor, and Neutral which express the stance towards the target -independence of Catalonia. If the tweet criticizes the independence of Catalonia then it's 'Against' and if the tweets support it then it will be labeled as 'Favor' also if the tweets state information or news  rather than stating opinion then it will be characterized as 'Neutral'.

Example Input: Tweet: Atenció! Aforament complet a l'acte de demà al @cececebe: 'Ciberviolències i participació política de les dones'. Podreu seguir l'activitat per streaming al canal de Youtube de @pikaramagazine! 🎉 Amb @FondoCalala, @FrontLineHRD i @Laia_Serra_... #InternetFeminista https://t.co/E7n8YkVxZz
Example Output: Neutral

Example Input: Tweet: (3)...= No queda RES de llet (incorrecte).......No queda GENS de llet (correcte) -CAP i GENS vers NINGUN: En català, distingim entre CAP (adjectiu, en mots comptables) i GENS (adverbi, referit a mots no comptables). En castellà, en canvi, es diu NINGUN, tant com a adjectiu com...
Example Output: Against

Example Input: Tweet: RT @CarlesCaballero: Commemoració dels fets d’Unipost a #Terrassa. Vam votar, vam guanyar! https://t.co/O9lZDkvfxt
Example Output:
Favor

