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,
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