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Artigo - Trilha Principal Detecção de bullying: Como identificar automaticamente essa prática em redes sociais? Autores: E SILVA, G. M.; DA SILVA, N. F. F.; DIAS, M. S. Resumo: Técnicas de aprendizado de máquina podem ser utilizadas para inferir automaticamente informa ções não triviais a partir de grandes quantidades de dados. As redes sociais vêm ganhando popularidade e tornando-se importantes fontes de dados para a aplica ção de tais técnicas computacionais. O objetivo deste trabalho é analisar técnicas de pré-processamento, conjuntos de atributos e classificadores aplicados à tarefa de detecção de traços de bullying, assim como a identificaçao do papel do autor do texto em relação ao episódio relatado. O trabalho foca em textos em Português do Brasil retirados de redes sociais. Vários classificadores e conjuntos de atributos foram estudados e comparados, com o objetivo de identificar qual é o mais apropriado para esta tarefa. De todas as configurações testadas, os melhores resultados obtidos para ambas as tarefas foram encontradas com o uso do maior conjunto de treinamento transformado em conjuntos de atributos compostos por unigramas e bigramas em conjunção com SVM utilizando kernel RBF. Palavras chave: Bullying, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Supervisionado, Twitter. Artigo completo (em português) Referência completa: E Silva, G. M.; Da Silva, N. F. F.; Dias, M. F., "Detecção de bullying: Como identificar automaticamente essa prática em redes sociais?", Revista de Sistemas de Informação da FSMA n 21(2018) pp. 11-19 |