1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

ORCID:	http://orcid.org/0009-0003-5723-6081
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Detecção de comentários ofensivos na rede social YouTube
Author:	Alves, Kelly Cristina
First Advisor:	Pereira, Fabíola Souza Fernandes
First member of the Committee:	Couto, Leandro Nogueira
Second member of the Committee:	Tuma, Carlos Cesar Mansur
Summary:	Comentários ofensivos e o discurso de ódio têm se tornado um desafio para a moderação de conteúdo nas redes sociais virtuais, e pesquisa sobre técnicas de moderação automatizada para a língua portuguesa brasileira ainda é limitada. Neste contexto, este estudo visa contribuir para o desenvolvimento de um sistema eficiente para a detecção e classificação de comentários ofensivos em português brasileiro, utilizando técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. A abordagem adotada explora um conjunto de dados composto por 4.139 comentários em português brasileiro extraídos do YouTube e propõe detectar e classificar automaticamente comentários ofensivos em português brasileiro. Foram comparados quatro algoritmos clássicos de classificação de texto — Naive Bayes, SVM, Random Forest e GBM — aplicados a vetorizadores CountVectorizer e TF-IDF. O modelo Random Forest, combinado com CountVectorizer, apresentou o melhor desempenho, alcançando 86% de acurácia e medida F1. Esse resultado evidencia a viabilidade do uso de métodos clássicos de aprendizado de máquina na moderação de conteúdo em português brasileiro. Este estudo contribui com a construção e disponibilização de uma base de dados especializada, promovendo avanços no campo da moderação automatizada e fornecendo um recurso útil para o desenvolvimento de modelos voltados ao português. Com isso, o trabalho reforça o potencial do aprendizado de máquina em promover ambientes online mais seguros e inclusivos.
Keywords:	Processamento de Linguagem Natural Aprendizado de Máquina Comentário ofensivo Classificação de texto Moderação de conteúdo
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::LINGUAGENS DE PROGRAMACAO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::MATEMATICA DA COMPUTACAO::MODELOS ANALITICOS E DE SIMULACAO
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	ALVES, Kelly Cristina. Detecção de comentários ofensivos na rede social YouTube. 2024. 61 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2025.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44599
Date of defense:	21-Nov-2024
Appears in Collections:	TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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