Detecção de Discurso de Ódio: Homofobia - Souza, Andrey O.; Nakamura, Eduardo F.; Nakamura, Fabíola G. (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2022: Anais do XVI Brazilian e-Science WorkshopDO - 10.5753/bresci.2022.223222, 2022)
Entender o contexto e os motivos para ações homofóbicas é primordial para mitigar esse tipo de ódio. Este trabalho apresenta a construção de um conjunto de dados retirados do Twitter, os quais contém informações sobre discursos homofóbicos. As contribuições são: (1) o método de construção de um conjunto de dados e a rotulação anônima baseada no teor homofóbico dos mesmos; (2) a criação de características desse conjunto de dados; (3) a avaliação de métodos de aprendizagem de máquina para a classificação dos dados referente ao teor homofóbico. Resultados preliminares mostram que o modelo Random Forest Classifier se destaca na identificação de tuítes homofóbicos com F1-Score de 0.8, revocação de 0.9 e precisão de 0.7.