Identificando e categorizando linguagem ofensiva em redes sociais - Borges, Cardeque Henrique B. A.; Felix, Nádia F. (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO); 2019: Anais da VII Escola Regional de Informática de Goiás, 2019)
A presença de textos que apresentam discursos de ódio em redes sociais se torna mais evidente a cada dia. A remoção manual de tais textos passa a ser inviável devido ao volume de publicações feitas diariamente. Técnicas de aprendizado de máquina podem ser utilizadas com o objetivo de automatizar a detecção e remoção de tais textos. Esse trabalho tem como objetivo identificar e caracterizar a presença de discurso de ódio em textos da rede social Twitter, utilizando os classificadores Random Forest, SVM linear, RBF e Sigmoid, Naivé Bayes multinomial e Árvore de Decisão. Foi alcançado um F1 score de 0.71 na tarefa de identificação de discurso de ódio e um F1 score 0.54 e 0.49 nas tarefas de categorização do discurso de ódio.