近年、ソーシャルメディアプラットフォームから下品、攻撃的、過激なコメントを排除するための多くの手法が開発されてきました。しかし、オンラインフォーラムでのポジティブさの促進や、支援的で安心感のあるコンテンツを強化することに焦点を当てた研究は比較的少ないのが現状です。そこで、私たちは英語-カンナダ語の希望表現データセット「KanHope」を作成し、複数の実験を比較してこのデータセットのベンチマークを行うことを提案します。このデータセットには、YouTubeから収集した6,176件のコードミックスされたカンナダ語ユーザー生成コメントが含まれており、手動で希望表現であるか否か（Not-hope speech）に注釈が付けられています。さらに、私たちはDC-BERT4HOPEという二重チャネルモデルを導入します。このモデルはKanHopeの英語訳を使用して追加学習を行い、希望表現検出を促進します。このアプローチは加重F1スコア0.756を達成し、他のモデルよりも優れた結果を示しています。したがって、「KanHope」はカンナダ語に関する研究を活性化させるとともに、広く研究者に対してオンラインコンテンツにおいて励ましや支援につながるポジティブな内容を取り扱う実践的なアプローチを求めることを目指しています。