Domínio Delimitado, Ódio Exposto: O Uso de Prompts para Identificação de Discurso de Ódio Online com LLMs - Paiva, Laryssa; Assis, Gabriel; Amorim, Annie; Dias, Luiz Gustavo; Paes, Aline; de Oliveira, Daniel (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
Com a expansão das redes sociais nas últimas décadas, o discurso de ódio online emergiu como um problema social e tecnológico relevante. A identificação automática desse tipo de conteúdo é desafiadora devido à subjetividade inerente às mensagens e às variações culturais e individuais. Modelos de linguagem de grande escala (LLMs) surgem como alternativas promissoras para essa tarefa, mas seu desempenho é sensível à formulação dos prompts. Este artigo investiga o impacto da contextualização de eventos nos prompts na tarefa de detecção de discurso de ódio. Foram desenvolvidas três versões progressivas de prompts e avaliadas nos modelos Command-A, GPT-4o e DeepSeek-V3. Utilizando comentários reais coletados sobre o filme Emilia Pérez, os resultados mostram que a inclusão de contexto sobre o evento no prompt impacta positivamente o desempenho dos modelos, com ganhos registrados de até 16% na métrica F1.