Classificação de Texto para Categorização de Crimes Contra a Honra
Resumo
Os crimes contra a honra são os crimes que atingem a integridade ou bem-estar moral de alguém, sendo subdivididos entre ameaça, calúnia, difamação e injúria. Os crimes contra a honra figuram-se entre os mais praticados na Internet. Devido ao aumento do número de usuários utilizando redes sociais e aplicativos de mensagens, há uma falsa sensação de anonimato que parece estimular alguns usuários para a prática de crimes contra a honra e, juntamente com a falta de informação, muitas pessoas não apresentam queixa pois não sabem se a ofensa recebida configura crime. Este trabalho analisou sentenças de crimes contra a honra para categorização dos textos por tipo de crime, seguindo o Código Penal Brasileiro.
Palavras-chave:
Crimes contra a honra, Classificação de Texto, Inteligência Artificial, Processamento de Linguagem Natural
Referências
Fernandes, M. S. (2016). Análise de textos parlamentares. page.55
Gambäck, B. and Sikdar, U. K. (2017). Using convolutional neural networks to classify hate-speech. In Proceedings of the first workshop on abusive language online, pages 85–90. page.22, page.33
Han, J., Li, D., Yang, N., Liu, Z., and Nan, Q. (2018). Analysis of criminal case judgment documents based on deep learning. In 2018 International Conference on Advanced Control, Automation and Artificial Intelligence (ACAAI 2018). Atlantis Press. page.22, page.33
Monika, P. and Venkatesan, D. (2015). Di-ann clustering algorithm for pruning in mlp neural network. Indian Journal of Science and Technology, 8(16):1. page.66
NUNES, F. P. C. (2016). Disorderclassifier: classificação de texto para categorização de transtornos mentais. page.44
Rocha, R. H. S. (2015). Reconhecimento de Objetos por Redes Neurais Convolutivas. PhD thesis, PUC–Rio. page.66
TFLearn (2018). TFLearn. page.66
Undavia, Samir, M. A. O. J. E. (2018). A comparative study of classifying legal documents with neural networks. In 2018 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS), pages 515–522. IEEE. page.22, page.33
Xing, C., Xu, L., and Wang, P. (2018). Kgcnn: A new cnn with keywords group for crime classification over legal articles. In 2018 IEEE 9th International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), pages 788–792. IEEE. page.22, page.33
Yao, H., Tang, X., Wei, H., Zheng, G., and Li, Z. (2019). Revisiting spatial-temporal similarity: A deep learning framework for traffic prediction. In 2019 AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI’19). page.77
Gambäck, B. and Sikdar, U. K. (2017). Using convolutional neural networks to classify hate-speech. In Proceedings of the first workshop on abusive language online, pages 85–90. page.22, page.33
Han, J., Li, D., Yang, N., Liu, Z., and Nan, Q. (2018). Analysis of criminal case judgment documents based on deep learning. In 2018 International Conference on Advanced Control, Automation and Artificial Intelligence (ACAAI 2018). Atlantis Press. page.22, page.33
Monika, P. and Venkatesan, D. (2015). Di-ann clustering algorithm for pruning in mlp neural network. Indian Journal of Science and Technology, 8(16):1. page.66
NUNES, F. P. C. (2016). Disorderclassifier: classificação de texto para categorização de transtornos mentais. page.44
Rocha, R. H. S. (2015). Reconhecimento de Objetos por Redes Neurais Convolutivas. PhD thesis, PUC–Rio. page.66
TFLearn (2018). TFLearn. page.66
Undavia, Samir, M. A. O. J. E. (2018). A comparative study of classifying legal documents with neural networks. In 2018 Federated Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS), pages 515–522. IEEE. page.22, page.33
Xing, C., Xu, L., and Wang, P. (2018). Kgcnn: A new cnn with keywords group for crime classification over legal articles. In 2018 IEEE 9th International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), pages 788–792. IEEE. page.22, page.33
Yao, H., Tang, X., Wei, H., Zheng, G., and Li, Z. (2019). Revisiting spatial-temporal similarity: A deep learning framework for traffic prediction. In 2019 AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI’19). page.77
Publicado
15/10/2019
Como Citar
SILVA, Artur da.
Classificação de Texto para Categorização de Crimes Contra a Honra. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 16. , 2019, Salvador.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2019
.
p. 961-971.
ISSN 2763-9061.
DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9349.
