Explorando Técnicas de Aprendizado em Modelos de Linguagem para Classificação de Discurso de Ódio e Ofensivo em Português
2024; University of Minho; Volume: 16; Issue: 2 Linguagem: Português
10.21814/lm.16.2.446
ISSN1647-0818
AutoresGabriel Assis, Annie Amorim, Jonnathan Carvalho, Mariza Ferro, Daniel de Oliveira, Daniela Vianna, Aline Paes,
Tópico(s)Sentiment Analysis and Opinion Mining
ResumoAs Redes Sociais, que desempenham um papel significativo no debate e na comunicação moderna, enfrentam o desafio contemporâneo do grande volume desordenado de conteúdo nocivo, como discurso de ódio e desinformação. Este artigo aborda a detecção de discurso de ódio em português, considerando suas particularidades linguísticas e nuances culturais. Utilizando-se modelos derivados de Transformers, juntamente com diversas estratégias de treinamento e ativação, são investigados nove modelos com variações em arquitetura, tamanho e corpora de pré-treinamento. Os resultados obtidos demonstram que, apesar de grandes modelos generativos acessados via prompts apresentarem resultados promissores, modelos de linguagem de menor escala ajustados permanecem superiores na realização dessa delicada tarefa.
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