Explorando Técnicas de Aprendizado em Modelos de Linguagem para Classificação de Discurso de Ódio e Ofensivo em Português

Resumen

 As Redes Sociais, que desempenham um papel significativo no debate e na comunicação moderna, enfrentam o desafio contemporâneo do grande volume desordenado de conteúdo nocivo, como discurso de ódio e desinformação. Este artigo aborda a detecção de discurso de ódio em português, considerando suas particularidades linguísticas e nuances culturais. Utilizando-se modelos derivados de Transformers, juntamente com diversas estratégias de treinamento e ativação, são investigados nove modelos com variações em arquitetura, tamanho e corpora de pré-treinamento. Os resultados obtidos demonstram que, apesar de grandes modelos generativos acessados via prompts apresentarem resultados promissores, modelos de linguagem de menor escala ajustados permanecem superiores na realização dessa delicada tarefa.