A sentiment analysis benchmark for automated machine learning applications and a proof of concept in hate speech detection (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: PARDO, THIAGO ALEXANDRE SALGUEIRO - ICMC ; OLIVEIRA, VÍTOR AUGUSTO DE - ICMC ; SILVA, MARÍLIA COSTA ROSENDO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/stil.2023.234176
- Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RECONHECIMENTO DE TEXTO; BENCHMARKS
- Keywords: sentiment analysis; automated machine learning; automl
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Anais
- Conference titles: Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana - STIL
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
SILVA, Marília Costa Rosendo e OLIVEIRA, Vitor Augusto de e PARDO, Thiago Alexandre Salgueiro. A sentiment analysis benchmark for automated machine learning applications and a proof of concept in hate speech detection. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/stil.2023.234176. Acesso em: 10 jan. 2026. -
APA
Silva, M. C. R., Oliveira, V. A. de, & Pardo, T. A. S. (2023). A sentiment analysis benchmark for automated machine learning applications and a proof of concept in hate speech detection. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/stil.2023.234176 -
NLM
Silva MCR, Oliveira VA de, Pardo TAS. A sentiment analysis benchmark for automated machine learning applications and a proof of concept in hate speech detection [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5753/stil.2023.234176 -
Vancouver
Silva MCR, Oliveira VA de, Pardo TAS. A sentiment analysis benchmark for automated machine learning applications and a proof of concept in hate speech detection [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5753/stil.2023.234176 - A sentiment analysis benchmark for automated machine learning applications
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Informações sobre o DOI: 10.5753/stil.2023.234176 (Fonte: oaDOI API)
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