O conhecimento a priori das características de um conjuntos de dados contribui para um melhor entendimento dos algoritmos de aprendizado e das avaliações comparativas entre esses algoritmos. Esse conhecimento possibilita realizar experimentos em um ambiente relativamente controlado, o qual pode ser obtido utilizando conjuntos de dados sintéticos (artificiais). Entretanto, são poucas as estratégias propostas na literatura para a geração de conjuntos de dados sintéticos para aprendizado multirrótulo e há uma carência de ferramentas computacionais que implementam essas estrategias. Neste trabalho e descrito o projeto e a implementação de um framework para a geração de conjunto de dados sintéticos multirrótulo, que conta com duas ferramentas, a primeira utiliza hiperesferas para determinar os multirrótulos do conjunto de dados e a segunda utiliza hipercubos. O uso das ferramentas e ilustrado por meio de alguns experimentos com conjuntos de dados gerados pelo framework, o qual está disponível para a comunidade.