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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29240| Title: | Identificação automática de tweets homofóbicos em português. |
| Other Titles: | Automatic identification of homophobic tweets in Portuguese. |
| ???metadata.dc.creator???: | LIMA, Douglas Pereira de. |
| ???metadata.dc.contributor.advisor1???: | CAMPELO, Cláudio Elízio Calazans. |
| ???metadata.dc.contributor.referee1???: | MORAIS, Fabio Jorge Almeida. |
| ???metadata.dc.contributor.referee2???: | BRASILEIRO, Francisco Vilar. |
| Keywords: | Tweets homofóbicos;Homofobia - twitter;Processamento de linguagem natural;Classificação automática;Discurso de ódio;Lgbtfobia;Redes sociais;Aprendizagem de máquina supervisionada;Homophobic tweets;Homophobia - twitter;Natural language processing;Automatic sorting;Hate speech;Lgbtphobia;Social media;Supervised machine learning |
| Issue Date: | 2-Sep-2022 |
| Publisher: | Universidade Federal de Campina Grande |
| Citation: | LIMA, Douglas Pereira de. Identificação automática de tweets homofóbicos em português. 2022. 11f. (Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo), Curso de Bacharelado em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba - Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29240 |
| ???metadata.dc.description.resumo???: | Discursos de ódio com conteúdo homofóbico são cada dia mais frequentes nas redes sociais. Muitas dessas plataformas, como o Twitter, disponibilizam algumas ferramentas, como a denúncia, para contornar esses problemas, mas não são efetivas. A sociedade precisa se haver de técnicas, que não dependam dessas plataformas, para lidar com esse tipo de violência e garantir que vidas e corpos distintos sejam respeitados. Uma das ações possíveis, em relação a esse problema, é a detecção automática desse conteúdo. Técnicas de aprendizagem de máquina foram criadas para automatizar essa detecção, mas diversos estudos mostram que essas técnicas podem ser refinadas e melhoradas. Com isso, essa pesquisa propõe utilizar técnicas de aprendizagem de máquina para identificar automaticamente discursos de ódio com conteúdo homofóbico em tweets em português. Os resultados mostram que métricas satisfatórias de classificação automática podem ser atingidas e os modelos produzidos tem potencial, de serem utilizados para auxiliar a população LGBTQIA+, na luta contra a violência em redes sociais. |
| Keywords: | Tweets homofóbicos Homofobia - twitter Processamento de linguagem natural Classificação automática Discurso de ódio Lgbtfobia Redes sociais Aprendizagem de máquina supervisionada Homophobic tweets Homophobia - twitter Natural language processing Automatic sorting Hate speech Lgbtphobia Social media Supervised machine learning |
| ???metadata.dc.subject.cnpq???: | Ciência da Computação. |
| URI: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29240 |
| Appears in Collections: | Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo - Ciência da Computação |
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| DOUGLAS PEREIRA DE LIMA - TCC ARTIGO CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO CEEI 2022.pdf | Douglas Pereira de Lima - TCC Artigo Ciência da Computação CEEI 2022. | 384.14 kB | Adobe PDF | View/Open |
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