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Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12008/25263 How cite
Title: Identificación de discurso de odio en redes sociales
Authors: Kunc, Lucas
Saravia, Manuel
Obtained title: Ingeniero en Computación
University or service that grants the title: Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería
Tutor: Etcheverry, Mathías
Prada, Juan José
Type: Tesis de grado
Keywords: Clasificación de texto, Discurso de odio, Twitter, Anotación de corpus, Aprendizaje automático, Procesamiento de lenguaje natural
Issue Date: 2020
Abstract: Este informe describe el desarrollo del trabajo realizado con el objetivo principal de identificar discurso de odio en redes sociales, a través de métodos de aprendizaje automático. Para ello, se construye un corpus conformado por publicaciones de la red social Twitter, anotado según contengan discurso de odio o no. La anotación se realiza mediante crowdsourcing, a través de una aplicación web desarrollada a estos efectos, reportándose un acuerdo entre los anotadores de 0.537 según la alfa de Krippendorff. Luego, se comparan distintos modelos a partir del desempeño que presentan realizando la tarea de clasificación sobre este corpus. El mejor clasificador obtenido consiste en un modelo SVM, el cual logra un f-score de 0.846 sobre el conjunto construido. El trabajo desarrollado muestra el enfoque utilizado para resolver la tarea de detección automática de discurso de odio, las principales dificultades encontradas y propuestas para intentar superarlas.
Publisher: Udelar.FI
Citation: Kunc, L. y Saravia, M. Identificación de discurso de odio en redes sociales [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2020.
License: Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Appears in Collections:Tesis de grado - Instituto de Computación

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