Dissertação
Assessing Recent Developments in Automatic Cyberbullying Detection EVALUATED
O aumento do uso das redes sociais nos últimos anos fez com que estas se tornassem uma parte essencial da vida das pessoas. Contudo, estas plataformas nem sempre são usadas com as mel- hores intenções e infelizmente podem ser usadas como uma ferramenta de ofensa e mágoa, o que torna a deteção automática de cyberbullying uma tarefa com interesse e importância crescentes nas comunidades de Processamento de Linguagem Natural e Aprendizagem Automática. Durante esta tese, foram testados 80 modelos diferentes para deteção automática de cyberbul- lying, usando diferentes métodos de processamento de texto, extração de atributos e modelos de classificação. A extração de atributos numéricos da data em formato de texto foi feita usando desde métodos mais rudimentares, como Bag of Words, até métodos mais complexos e avançados, como modelos BERT. Com base nos resultados obtidos, concluímos que as soluções apresentadas à data falham na deteção de quantidades substanciais de ocorrências de cyberbullying e que o formato dos datasets usados não representa o fenómeno de cyberbullying na sua totalidade. Com o objetivo de desenvolver modelos impactantes e capazes de atuar em cenários reais deve ser feito um esforço na criação de datasets capazes de capturar os aspetos fundamentais do cyberbullying, assim como mod- elos capazes de os detetar.
dezembro 6, 2022, 17:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
João Paulo Baptista de Carvalho
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado