Gouveia, Roberta Macedo MarquesOliveira Filho, José Fernando de2026-03-312026-02-12OLIVEIRA FILHO, José Fernando de. Análise de Viés no Modelo BERTimbau para detecção de discurso de ódio em Português Brasileiro. 2026. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2026.https://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/8418A expansão das redes sociais intensificou a circulação de discursos de ódio online, gerando desafios à convivência democrática e à proteção de grupos minoritários. Diante da inviabilidade da moderação manual, este trabalho aplica técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Aprendizado de Máquina (ML) para a identificação de conteúdo ofensivo em português brasileiro. O estudo investiga o viés algorítmico do modelo BERTimbau, ajustado via fine-tuning e treinado sobre as bases anotadas ToLD-BR e Tupy-E. A avaliação considera métricas tradicionais de desempenho (precisão, recall, F1-score) e de equidade (Paridade Demográfica), com o objetivo de examinar possíveis associações indevidas entre termos de identidade social e discurso de ódio, contribuindo para o debate sobre justiça algorítmica. Os resultados evidenciaram padrões estruturados de viés do BERTimbau entre os eixos de gênero, raça e orientação sexual, bem como entre grupos específicos dentro de cada eixo (por exemplo, mulheres, pessoas bissexuais, gays e pardas), mostrando que o modelo tende a associar esses termos de identidade ao discurso de ódio com maior frequência do que seus grupos de referência, mesmo em contextos neutros ou positivos.36f.pt-BRopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Redes sociais on-lineDiscurso de ódio na InternetProcessamento de linguagem natural (Computação)Aprendizado do computadorDiscriminação em linguagembachelorThesisAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International