Abordagem Semi-Supervisionada para Anotação de Linguagem Tóxica - R. Neto, Francisco A.; Anchiêta, Rafael T.; Moura, Raimundo S.; Santana, André M. (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM); 2024: Anais do XIII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and MiningDO - 10.5753/brasnam.2024.2965, 2024)
Mensagens tóxicas acarretam sérios problemas nas plataformas de redes sociais, uma vez que são usadas para prejudicar indivíduos, grupos ou organizações. Os métodos automáticos de combate ao Discurso de Ódio precisam de bons recursos linguísticos, como corpora. A construção manual de corpus de linguagem tóxica impõe desafios significativos devido à forte subjetividade associada ao conceito de Discurso de Ódio e à dificuldade em treinar adequadamente anotadores. A solução deste problema passa pela criação de alternativas para a anotação de dados. Este trabalho apresenta uma técnica semi-supervisionada, baseada em grafo heterogêneo, para detecção e anotação automática de linguagem tóxica. Essa abordagem foi avaliada sobre o corpus ToLD-BR e apresentou nível de concordância moderada com seus rótulos originais.