O sexismo é um tópico cujo interesse social tem crescido a medida que a figura feminina vence as barreiras da desigualdade de gênero. O discurso sexista propaga e incentiva o comportamento depreciativo e abusivo contra mulheres. Uma caracterização e identificação precisa são peças-chave para tratar e mitigar a violência. Neste trabalho, apresentamos um corpus de discurso sexista em Português coletado a partir de portais de notícias de grande aceitação popular. O trabalho apresenta três contribuições principais: (1) o processo de criação do corpus e de rotulação de comentários (sexista/não sexista); (2) a caracterização e análise do corpus e do comportamento dos rotuladores anônimos; (3) uma avaliação inicial de técnicas de aprendizagem de máquina para classificação de comentários sexistas/não sexistas. Os resultados preliminares mostram que, ao utilizar support vector machine, é possível identificar comentários sexistas com uma medida F1 acima de 0,8, precisão acima de 0,9 e revocação próxima a 0,8.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.