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Coleção Digital

Avançada


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Título: USING MACHINE LEARNING TO BUILD A TOOL THAT HELPS COMMENTS MODERATION
Autor: SILVANO NOGUEIRA BUBACK
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO ANTONIO CASANOVA - ADVISOR
RUY LUIZ MILIDIU - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 19232
Catalogação:  05/03/2012 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19232@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19232@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19232

Resumo:
One of the main changes brought by Web 2.0 is the increase of user participation in content generation mainly in social networks and comments in news and service sites. These comments are valuable to the sites because they bring feedback and motivate other people to participate and to spread the content. On the other hand these comments also bring some kind of abuse as bad words and spam. While for some sites their own community moderation is enough, for others this impropriate content may compromise its content. In order to help theses sites, a tool that uses machine learning techniques was built to mediate comments. As a test to compare results, two datasets captured from Globo.com were used: the first one with 657.405 comments posted through its site and the second with 451.209 messages captured from Twitter. Our experiments show that best result is achieved when comment learning is done according to the subject that is being commented.

Descrição Arquivo
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