Modelos Lexicais Calibrados para Detecção de Ofensividade em Português Brasileiro: um Estudo no ToLD-Br - Aragão, Iago de Sousa; Gomes, Gabrielly Alves; Drumond, Patricia Medyna Lauritzen de (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2026)
Este artigo apresenta um estudo experimental sobre detecção binária de ofensividade em português brasileiro no conjunto ToLD-Br. Avaliamos modelos lexicais leves baseados em TF-IDF de palavras e caracteres, calibração de limiar e uma estratégia de reponderação de escore por evidência diferencial obtida por perturbações interpretáveis do texto. Os resultados mostram que modelos lexicais calibrados são baselines competitivos para a tarefa: a baseline TF-IDF alcança Macro-F1 de 0,7525, enquanto a reponderação atinge Macro-F1 de 0,7531 e ROC-AUC de 0,8348. Como o ganho sobre a baseline calibrada é marginal e não foi submetido a teste formal de significância, a principal contribuição é caracterizar baselines lexicais simples, baratos, reprodutíveis e interpretáveis para esse benchmark.