Sistema de deteção de cibertrollagem

O discurso de ?dio e o ass?dio est?o generalizados na comunica??o em linha, devido ? liberdade e ao anonimato dos utilizadores e ? falta de regulamenta??o das redes sociais. Por este motivo, o trolling cibern?tico e o bullying s?o problemas importantes numa sociedade. Para ultrapassar este problema, podemos utilizar a capacidade de aprendizagem autom?tica para a dete??o de discursos de ?dio, a fim de captar propriedades comuns de conjuntos de dados gen?ricos de t?picos e transferir este conhecimento para reconhecer manifesta??es espec?ficas de discursos de ?dio utilizando PNL, ML e an?lise. O nosso principal objetivo ? aplicar este modelo sofisticado e eficiente em dados de texto para obter resultados ?ptimos e precisos. Usamos diferentes t?cnicas de aprendizado de m?quina e aprendizado profundo, incluindo abordagens multimodais. Utilizamos um conjunto de dados que est? dividido em t?picos espec?ficos, como misoginia, sexismo, racismo, xenofobia e homofobia. Treinar um modelo numa combina??o de v?rios conjuntos de dados espec?ficos (conjuntos de treino de v?rios) ? mais eficaz do que treinar um modelo num conjunto de dados gen?rico at?pico. Os conjuntos de dados podem ser recolhidos a partir de v?rias fontes, como a API do YouTube, a API do Twitter, o web-scrapping ou v?rias fontes governamentais. O nosso objetivo ? efetuar o pr?-processamento e a an?lise explorat?ria dos dados recolhidos e retirar conclus?es a partir deles,