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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Aline Marins Paes | - |
Autor(es): dc.contributor | Amorim, Annie Vianna | - |
Autor(es): dc.contributor | Bernardini, Flavia | - |
Autor(es): dc.contributor | Ferro, Mariza | - |
Autor(es): dc.creator | Moraes, Gabriel Assis de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-01-03T11:37:02Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-01-03T11:37:02Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-10-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/34876 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/919025 | - |
Descrição: dc.description | As Redes Sociais, que desempenham um papel significativo no debate e na comunicação moderna, enfrentam o desafio contemporâneo do grande volume desorde nado de conteúdo nocivo, como discurso de ódio e desinformação. Este trabalho 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 avaliados 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. | - |
Descrição: dc.description | Social Media platforms, significant in modern debate and communication, face the challenge of managing a vast and disorderly volume of hateful content and disinformation. This work examines the detection of hate speech in Portuguese, contemplating its unique linguistic and cultural nuances. Leveraging Transformer-based models and different training and activation strategies, nine models with variations in architecture, size, and pre-training corpora are evaluated. Our findings show that, even though large generative models with enhanced prompts exhibited promising results, tuned small language models remain superior in addressing this task. | - |
Descrição: dc.description | 48 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Classificação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Discurso de ódio | - |
Palavras-chave: dc.subject | Discurso de ódio | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rede social on-line | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de linguagem natural (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rede neural | - |
Palavras-chave: dc.subject | Transformers | - |
Palavras-chave: dc.subject | Classification | - |
Palavras-chave: dc.subject | Hate speech | - |
Título: dc.title | Explorando a arquitetura transformer para a detecção de discurso de ódio em português | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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