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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44599| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0003-5723-6081 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Detecção de comentários ofensivos na rede social YouTube |
| Autor(es): | Alves, Kelly Cristina |
| Primeiro orientador: | Pereira, Fabíola Souza Fernandes |
| Primeiro membro da banca: | Couto, Leandro Nogueira |
| Segundo membro da banca: | Tuma, Carlos Cesar Mansur |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Processamento de Linguagem Natural Aprendizado de Máquina Comentário ofensivo Classificação de texto Moderação de conteúdo |
| Área(s) do 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 |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | 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 |
| Data de defesa: | 21-Nov-2024 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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