Um estudo comparativo de algoritmos de aprendizado de m?quina na detec??o de discurso de ?dio na rede social Twitter

• Autor(a) principal: Palmeira, Wesley Wevertton de Azevedo
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional do IFPB
• Texto Completo: http://repositorio.ifpb.edu.br/jspui/handle/177683/2767
• topic: Intelig?ncia artificial; Discurso de ?dio; Aprendizagem de m?quina

Com o aumento de usu?rios nas redes sociais surge a necessidade de criar regras de utiliza??o, pois muitos se sentem livres para falarem o que quiserem e muitas vezes isso pode prejudicar outras pessoas. Uma das formas de lidar com essas situa??es ? identificar e banir pessoas que disseminam ?dio em seus coment?rios. Visto que, o volume de textos gerados ? bastante elevado, utilizar de algoritmos que consigam identificar essa dissemina??o de ?dio, ? uma pr?tica que pode ajudar bastante as redes sociais a banirem esse tipo de usu?rio. O presente trabalho se prop?s a desenvolver e analisar algoritmos que sejam capazes de identificar discurso de ?dio em tweets por meio do aprendizado de m?quina e processamento de linguagem natural. Dentre os v?rios algoritmos de aprendizado de m?quina dispon?veis no mercado, foram escolhidos o M?quina Vetor de Suporte (SVM), Regress?o Log?stica, Floresta Aleat?ria e Naive Bayes, ajustando os hiperpar?metros para o contexto do trabalho, para a escolha dos algoritmos, consideramos a facilidade de implementa??o, tempo de execu??o e familiariza??o com os mesmos.