DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE CONTEÚDOS PRECONCEITUOSOS UTILIZANDO TÉCNICAS DE CLASSIFICAÇÃO DE TEXTOS

Abstract

Com o aumento exponencial da quantidade de informações textuais torna-se relevante investigar métodos e técnicas que permitam lidar com este conteúdo de forma eficiente e automática, dessa forma, o processamento automático de textos é um grande desafio. A classificação automática de texto envolve atribuir uma ou mais categorias de documentos predefinidas. Esta investigação se propõe a examinar as técnicas associadas à categorização automática, propondo uma ferramenta computacional que permita identificar conteúdos preconceituosos em redes sociais, a partir da análise estatística e linguística de textos coletados. O intuito deste trabalho foi investigar e desenvolver técnicas de classificação automática para realizar a tarefa de detectar discursos de ódio contra a comunidade LGBTQIA+. Foi desenvolvido um website responsivo, utilizando linguagem Python, banco de dados MySQL e Flask Framework, permitindo que usuários possam classificar seus comentários ou visualizar comentários classificados pelo modelo como preconceituoso ou não.