Descrivi un sistema in grado di rilevare discorsi d'odio nei tweet.
Un sistema per rilevare discorsi d'odio nei tweet dovrebbe prima impiegare una tecnica di pre-elaborazione dei tweet, inclusa la tokenizzazione, la normalizzazione a livello di token (ad esempio, stemming e lemmatizzazione) e la rimozione delle stop word. Una volta che i tweet sono stati pre-elaborati, possono essere distribuiti in cluster basati sulla somiglianza lessicale. Successivamente, può essere utilizzato un modello di classificazione del testo come Naive Bayes o Support Vector Machine (SVM) per classificare i tweet in discorsi d'odio e non discorsi d'odio. Il modello di classificazione del testo dovrebbe essere addestrato su un dataset annotato con esempi di discorsi d'odio e non discorsi d'odio, con funzionalità come N-grammi e tag di Part-of-Speech. Infine, il sistema dovrebbe impiegare un meccanismo per decidere quando segnalare un tweet come discorso d'odio e quando no, a seconda del punteggio di confidenza prodotto dal modello.