Deteção de Meme Ódio Explicável Utilizando aprendizagem Multimodal: Uma abordagem profunda para a análise interpretável do conteúdo imagens e textos

Este livro apresenta uma abordagem avançada para a deteção de conteúdos de ódio em memes da Internet, utilizando a aprendizagem multimodal e a inteligência artificial explicável (XAI). Os memes combinam imagens e texto, o que torna a sua interpretação complexa, especialmente quando a intenção nociva é transmitida indiretamente através de sarcasmo, simbolismo ou pistas contextuais. Os sistemas tradicionais baseados em texto muitas vezes não conseguem captar essas relações. Para fazer face a este desafio, o Sistema de Deteção de Meme de Ódio Explicável (EHMDS) proposto integra modelos de aprendizagem profunda para a extração de caraterísticas visuais e textuais, seguidos de um mecanismo de fusão baseado na atenção para compreender as interações entre modos. O sistema incorpora ainda técnicas de explicabilidade, como Grad-CAM e visualização de atenção, para fornecer previsões transparentes e compreensíveis por humanos. Avaliado em conjuntos de dados de referência, o modelo demonstra uma maior precisão e interpretabilidade em comparação com as abordagens existentes. Este trabalho contribui para o desenvolvimento de sistemas de IA fiáveis para moderação de conteúdos e plataformas digitais mais seguras.