Uma abordagem para detecção de discurso de ódio utilizando aprendizado de máquina baseado em cruzamento de idiomas.

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: FIRMINO, Anderson Almeida.
• Orientador(a): BAPTISTA, Cláudio de Souza.
• Banca de defesa: GOMES, Herman Martins. , PEREIRA, Eanes Torres. , BRAZ JÚNIOR, Geraldo. , CARVALHO, Windson Viana de.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Processamento de linguagem natural; Detecção de discurso de ódio; Redes sociais; Cross-lingual learning; Natural language processing; Social networks; Hate speech detection
• Área do conhecimento CNPq: Ciência da Computação
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/27501

O crescimento das mídias sociais em todo o mundo trouxe benefícios e desafios para a sociedade. Dentre os desafios, destaca-se a proliferação do discurso de ódio nas redes sociais. Hodiernamente, a detecção de discurso do ódio tornou-se uma tarefa árdua. Cerca de 22,5 milhões de postagens com discurso de ódio foram removidas nas redes sociais entre abril e junho de 2020. Destarte, faz-se necessário o desenvolvimento de pesquisas que busquem soluções automatizadas para identificar e remover discurso de ódio nas redes sociais. Nesta tese, propõe-se uma nova metodologia para detecção de discurso de ódio em textos em português. Esta metodologia faz uso de Cross - Lingual Learning, que consiste em usar transferência de aprendizagem em Modelos de Linguagem Pré -Treinados (MLPTs) com um idioma com grandes corpora disponíveis (idioma fonte) para resolver problemas em idiomas com menos dados anotados (idioma alvo). A metodologia proposta compreende quatro etapas: aquisição de corpora, definição de MLPT, estratégias de treinamento e avaliação. Foram realizados experimentos utilizando Modelos de Linguagem Pré -Treinados em diferentes idiomas: Inglês, Italiano e Português (BERT e XLM-R) para verificar qual deles se adequava melhor ao método proposto. Corpora em inglês (WH) e italiano (Evalita 2018) foram utilizados como idioma fonte e dois corpora em português (idioma alvo) foram utilizados: OffComBr-2 e Hate Speech Dataset (HSD). Os resultados dos experimentos demonstraram que a metodologia proposta é competitiva com o estado da arte: para o corpus OffComBr-2 obteve-se o melhor resultado dentre os trabalhos que utilizaram o mesmo corpus, com Medida F1 = 92%; e para o corpus HSD, obteve-se o segundo melhor resultado, com Medida F1 = 90%.