Identificação de discurso de ódio através de algoritmos de Machine Learning

O crescimento das redes sociais trouxe como fator negativo a propagação de discurso de ódio, que impacta a sociedade negativamente. Devido ao grande volume de comentários compartilhadas, a classificação manual se torna inviável e o uso de técnicas computacionais podem auxiliar na identificação automática de opiniões ofensivas em português. Este artigo demonstra a análise de métodos de Aprendizado Supervisionado para classificação de discurso de ódio de comentários em português. Mais especificamente, serão empregadas técnicas já demonstradas em pesquisas na língua inglesa com bons resultados. Os resultados para F1-Score mostraram viáveis a aplicação de técnicas como Mutilayer Perceptrons (80%) e Random Forest (77%).