Repositório criado para armezar o código e a monografia desenvolvidos durante o meu trabalho final de graduação do curso de Ciência da Computação na Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI).

README ainda em desenvolvimento!

Comparação de algoritmos de aprendizado profundo na classificação de comentários contendo discurso de ódio na internet.

O conjunto de dados foi extraído do site Analytics Vidhya e é composto por dois arquivos: de treinamento, para treinar o modelo, e o de teste, para avaliar o modelo dentro da competição oficial hospedada no site.

Também foi realizado experimentos com e sem balanceamento dos dados (utilizando a técnica de sobreamostragem) e com pré-processamento a fim de verificar se ocorre alguma melhoria nos modelos desenvolvidos.

Os algoritmos de aprendizado profundo utilizados foram: Rede Neural Convolucional (RNC) e Long Short-Term Memory (LSTM).

Foram utilizadas duas sementes (seeds) para que os resultados possam ser reproduzidos novamente e fielmente comparados entre si (sem se preocupar com a inicialização aleatória das variáveis dos modelos): 23 e 2109.

A utilização da técnica de balanceamento dos dados gerou melhorias nos modelos testados, ao contrário do pré-processamento. O melhor modelo, tanto em tempo de execução quanto na avaliação nos dados de validação e de teste, foi a LSTM.

• RE;
• Scikit-Learn;
• Keras;
• Pandas;
• Numpy;
• NLTK;
• Imblearn;
• Matplotlib e Seaborn;

Rafael Greca Vieira