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: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 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.