TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING APLICADA A MINERAÇÃO DE DADOS E ANÁLISE DE SENTIMENTOS PARA PREDIÇÃO DE HOMOFOBIA NO TWITTER

Este trabalho estuda a identificação de tweets homofóbicos, utilizando uma abordagem processamento linguagem natural e aprendizado máquina. A metodologia mineração dados aplicada neste foi CRISP-DM. O objetivo é construir um modelo preditivo que possa detectar, com razoável precisão, se Tweet contém conteúdo ofensivo indivíduos da comunidade LGBTQIA+ ou não. banco utilizado para treinar os modelos preditivos construído partir diversos coletados. Foram coletados mais 3000 desenvolvimento do nosso trabalho, obtendo resultados 86% precisão.