Publicação: uso das redes neurais convolucionais na identificação de fake news
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE, CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO
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Resumo
Uma fake news é um tipo de notícia que é caracterizada por espalhar uma informação
incorreta ou fictícia e que, frequentemente, passa despercebida, sendo responsável por gerar a desinformação em diversas áreas, desde assuntos correlatos à saúde até a política.
A detecção dessas notícias é importante para garantir que elas não sejam tratadas como
verdade e não tragam prejuízos e males à sociedade. Sabendo disso, objetiva-se neste
trabalho a criação de um modelo computacional, constituído por redes neurais convolucionais, para realizar a classificação de notícias digitais e, consequentemente, identificar as
fake news, tornando uma ferramenta para auxiliar o combate das mesmas. Para realização
desta tarefa, duas bases de dados com notícias verdadeiras e falsas foram selecionadas e
preparadas por meio de técnicas de processamento de linguagem natural, para testar a
aplicabilidade do modelo proposto na classificação de fake news. As redes neurais convolucionais conseguiram apresentar resultados satisfatórios com acurácia acima dos 89%
para ambas as bases de dados utilizadas, bem como as limitações ao realizar a tarefa de
classificação textual.
Abstract
Palavras-chave
CNN, Fake News, Inteligência Artificial, Machine Learning, IA
Citação
GABRIELLO, Atílio. Uso das Redes Neurais Convolucionais na Identificação de Fake News. 2024. 30 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciências da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
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