%% 
%% Copyright 2007-2020 Elsevier Ltd
%% 
%% This is a modified file from the 'Elsarticle Bundle', which is available under the conditions of the LaTeX Project Public
%% License, either version 1.2 of this license or any later version.
%% ---------------------------------------------



\documentclass[12pt]{elsarticle}

%% O pacote amssymb contém vários símbolos matemáticos úteis
\usepackage{amssymb}

%% O pacote babel coloca acentuação e hifenização de acordo com o português (Brasil)
\usepackage[brazil]{babel}

\usepackage{hyperref}

%margin settings
\usepackage[left=2.5cm, right=2.5cm, top=4cm, bottom=3cm, footskip=0.5cm]{geometry}

\journal{ }

\begin{document}

\begin{frontmatter}

\title{Para Além da Medida de Toxicidade: Um Passo em Direção à Compreensão do Viés em Nível de Token}
\date{}

\author[*,1]{Lorenzo Puppi Vecchi}
\author[*,2]{Emerson Cabrera Paraiso}

\address[*]{Programa de Pós-Graduação em Informática - Pontifícia Universidade Católica do Paraná \\Rua Imaculada Conceição, 1155 - Prado Velho, Curitiba, PR, Brasil}
\address[1]{lorenzo.vecchi@ppgia.pucpr.br}
\address[2]{paraiso@ppgia.pucpr.br}

\address[1]{Autor para correspondência: lorenzo.vecchi@ppgia.pucpr.br}


\begin{keyword}
%% keywords here, in the form: keyword \sep keyword
MNLI \sep Toxicidade \sep XAI
\end{keyword}

\end{frontmatter}


%% Please, pay attention to the following guide for writing this abstract: 
%% - do not use sections 
%% - do not include figures
%% - do not include tables
%% - do not include a section with bibliography. Any bibliographical reference must be made in the abstract text itself.

A problemática da toxicidade na comunicação online é uma preocupação crescente com potenciais consequências de alcance significativo. Compreender os vieses subjacentes e os mecanismos que contribuem para a toxicidade textual é fundamental para fomentar ambientes online inclusivos e respeitosos. O presente estudo investiga a importância do viés textual quando este assume uma orientação tóxica ou racista. Foi utilizado modelos "MNLI/\textit{Entailment}", reconhecidos por suas capacidades de classificação \textit{zero-shot}, para identificar de maneira precisa o texto tóxico em nível de token.

Além disso, adentrou-se nas limitações de conjuntos de dados anteriores comumente utilizados em análises de toxicidade, levantando preocupações em relação à confiabilidade de algumas classes previamente assinaladas por anotadores. Esta análise lança luz sobre a natureza questionável de conjuntos de dados específicos e enfatiza a necessidade de avaliação crítica e aprimoramento em futuros esforços de coleta de dados.

Nesta busca por explicabilidade e interpretabilidade (\textit{XAI}) na análise de toxicidade, alavancarmos a capacidade dos modelos “MNLI/\textit{Entailment}“ para discernir as contribuições em nível de token para a toxicidade. Ao identificar tokens específicos que influenciam significativamente toxicidade, oferecemos \textit{insights} sobre os marcadores linguísticos e os vieses subjacentes que promovem comportamentos tóxicos. Esta abordagem contribui para o campo de \textit{XAI} e proporciona uma compreensão mais abrangente dos fatores que impulsionam o discurso tóxico.

Este estudo apresenta uma análise de toxicidade multifacetada, que incorpora o exame de viés textual e a análise de contribuição em nível de token. Ao combinar essas abordagens, almejamos contribuir para uma detecção e mitigação mais eficazes de conteúdo tóxico, promovendo um ambiente online mais seguro e inclusivo para todos os usuários.

Uma plataforma com a demonstração da metodologia pode ser consultada no seguinte endereço: \href{https://article-2023.vercel.app/}{https://article-2023.vercel.app/}.

\end{document}

\endinput
%%
%% End of file main.tex'.
