Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/738
Title: Deep learning techniques for hate speech detection on twitter during the 2022 national strike in Ecuador
Authors: Cuenca Pauta, Erick Eduardo
Escobar Cordova, Silvana Karina
Menoscal Saltos, Wilter José
Keywords: Sequential Neural Network (SNN)
Logistic Regression (LR)
Support Vector Machine (SVM)
Random Forest (RF)
Naive Bayes (NB)
Issue Date: Apr-2024
Publisher: Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay
Abstract: Ecuador pasó por un paro nacional en el año 2022, esto se dio por varias razones políticas, donde, dada la movilización por parte de las comunidades indígenas, se pasó una crisis alimentaria afectando a la mayoría parte del país. A esto la gente empezó a generar odio hacia estas comunidades. Este estudio está enfocado en desarrollar varios modelos de detección de discurso de odio, en diferentes ramas de la inteligencia artificial, tanto en el campo de machine learning y deep learning. Esto con el fin de crear un modelo que sea capaz de detectar discurso de odio sobre las comunidades indígenas en Ecuador. Se hizo un estudio en profundidad del rendimiento de todos los modelos, para finalmente tomar el mejor modelo de todos los planteados, con el fin de poder usar este modelo en cualquier plataforma y así detectar y persuadir a estos discursos de odio.
Description: Ecuador went through a national strike in 2022, which occurred for several political reasons. Given the mobilization by indigenous communities, a food crisis affected most of the country. This led people to generate hatred towards these communities. This study focuses on developing various hate speech detection models in different branches of artificial intelligence, both in the fields of machine learning and deep learning. The aim is to create a model capable of detecting hate speech against indigenous communities in Ecuador. A thorough study of the performance of all models was conducted to finally select the best model among them, in order to use this model on any platform to detect and counteract such hate speech.
URI: http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/738
Appears in Collections:Tecnologías de la Información

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ECMC0150.pdf1 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.