@MASTERSTHESIS{ 2022:1665833106,
 	title = {Identificação e análise de discurso sexista em comentários curtos provenientes de portais de notícia},
 	year = {2022},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10967",
 	abstract = "Identificar o discurso de disseminação de ódio e preconceito é um desafio contínuo para os ambientes de mídias sociais online. Uma caracterização e identificação precisa são peças-chave para tratar e mitigar a violência, assim como, educar os usuários de forma eficaz e assertiva. A disseminação online de ódio pode ser direcionada a grupos distintos de pessoas, o que gera várias classes de discurso de ódio, como por exemplo o racismo, a homofobia ou o sexismo. Esse último é um tópico cujo interesse social tem crescido a medida que a figura feminina vence as barreiras da desigualdade de gênero. Em particular, o discurso sexista propaga e incentiva o comportamento depreciativo e abusivo contra mulheres. Neste trabalho, apresentamos um corpus de discurso sexista em Português coletado a partir de portais de notícias de grande aceitação popular, como G1 e UOL, por exemplo. O trabalho apresenta três contribuições principais: (1) o processo de criação do corpus e de rotulação de comentários (sexista/não sexista); (2) a caracterização e análise do corpus e do comportamento dos rotuladores anônimos; (3) uma avaliação técnicas de aprendizagem de máquina para classificação de comentários sexistas/não sexistas. Os resultados preliminares mostram que, ao utilizar classificadores automáticos, é possível identificar comentários sexistas com uma medida F1 e precisão acima de 0,9 e revocação próxima a 0,8.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}