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Type: Monografia
Title: Extração de características para identificação de discurso de ódio em documentos
Author: Pinto, Cleiton de Lima
First advisor: Dal Bianco, Guilherme
Resume: As mídias sociais estão cada vez mais presentes na vida das pessoas, incluindo ferramentas que permitem que usuário colabore com a criação do conteúdo nela exposto. Muitos usuários se aproveitam dessa funcionalidade para disseminar conteúdo ilícito ou criminoso. Caso não seja removido, este conteúdo será visto por cada vez mais pessoas e poderá ser propagado pela internet, atingindo um número maior de vítimas e incentivando a ocorrência de outros crimes. Esse tipo de crime geralmente é voltado aos grupos mais vulneráveis da sociedade, e seus efeitos nocivos podem causar o aumento da exclusão social e da violência praticada contra esses grupos. Este trabalho propõe explorar e extrair características de textos utilizando técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para detectar automaticamente discursos de ódio. Os experimentos demonstraram que o método foi capaz de melhorar em até 5% em relação ao método base.
Abstract: Social media is increasingly present in people’s lives, including tools that allow users to collaborate with the creation of the content exposed in it. Many users use this functionality to post texts spreading illicit or criminal content. This offensive content need be removed soon as possible otherwise more and more people we see and can propagate through the internet, reaching a more significant number of victims encouraging the occurrence of other crimes. Thisworkproposestheextractionofcharacteristicsfromtextusingnaturallanguageprocessing techniques and machine learning to detect hate speech automatically. This type of hate crime, in general, is focused on the most vulnerable groups in society, and the harmful effects can lead to increased social exclusion and violence against such groups.
Keywords: Processamento de linguagem natural
Aprendizado computacional
Internet
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Fronteira Sul
Acronym of the institution: UFFS
College, Institute or Department: Campus Chapecó
Type of Access: Acesso Aberto
URI: https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/2689
Issue Date: 2018
Appears in Collections:TCC Ciência da Computação

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