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https://bdm.unb.br/handle/10483/23075
| Título: | Aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural aplicados à identificação de discurso de ódio |
| Autor(es): | Malta, Lucas Henrique Araújo
Kuroiva, Marco Antonio Rodrigues Loureiro |
| Orientador(es): | Mendes, Fábio Macedo |
| Assunto: | Aprendizado do computador
Processamento de linguagem natural (Computação)
Inteligência artificial |
| Data de apresentação: | 18-Jul-2019 |
| Data de publicação: | 10-Fev-2020 |
| Referência: | MALTA, Lucas Henrique Araújo; KUROIVA, Marco Antonio Rodrigues Loureiro. Aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural aplicados à identificação de discurso de ódio. 2019. 54 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Resumo: | O Empurrando Juntos é uma plataforma de participação que aborda temas de cunho cívico, minimizando os efeitos da polarização. Uma preocupação natural do projeto é a manutenção de um ambiente livre de comentários com linguagem abusiva, incitação à violência e discurso de ódio. Para tal, a plataforma conta com um sistema de moderação de comentários manual. A fim de reduzir o esforço e a interferência humana nesta tarefa, este projeto propõe o uso de técnicas de Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina num sistema de moderação de comentários automático. Para isso, a metodologia CRISP-DM foi adotada e uma série de experimentos foram conduzidos a fim de encontrar um modelo adequado para a classificação dos comentários realizados na plataforma. |
| Abstract: | Empurrando Juntos is a platform for participation that addresses civic issues, minimizing the effects of polarization. A natural concern of the project is the maintenance of an environment free of comments with abusive language, incitement to violence and hate speech. For this, the platform has a manual moderation system of comments. In order to reduce effort and human interference in this task, this project proposes the use of Natural Language Processing and Machine Learning techniques in an automatic comment moderation system. To that end, the CRISP-DM methodology was adopted and a series of experiments were conducted in order to find a suitable model for the classification of the comments made on the platform. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Engenharia de Software, 2019. |
| Aparece na Coleção: | Engenharia de Software
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