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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/40984
Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Título: | Uso de redes neurais profundas para detecção de fake news |
Título(s) alternativo(s): | Use of deep neural networks to detect fake news |
Autor(es): | Teles, Gabriel |
Primeiro orientador: | Santos, Fernanda Maria da Cunha |
Primeiro membro da banca: | Caetano, Daniel Stefany Duarte |
Segundo membro da banca: | Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro |
Resumo: | Este documento aborda a detecção de notícias falsas (fake news) por meio da aplicação de redes neurais de aprendizado profundo. O objetivo principal é desenvolver um sistema eficaz de detecção automática que possa discernir entre notícias reais e fabricadas. Uma base de dados pública contendo textos digitais verdadeiros e falsos, foi utilizada como fonte de informação, e os modelos proposto para o sistema computacional foram formados por técnicas de processamento de linguagem natural, principalmente, o Word2Vec e diferentes redes neurais LSTM (Long Short-Term Memory) como a responsável pela classificação dos textos. Os resultados revelam uma notável melhoria na precisão da detecção em comparação à outros métodos. As conclusões destacam a importância do uso de técnicas avançadas de processamento de linguagem natural e aprendizado profundo na mitigação do impacto das notícias falsas |
Palavras-chave: | Fake news PLN Deep learning Word2Vec LSTM |
Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
Referência: | TELES, Gabriel. Uso de redes neurais profundas para detecção de fake news. 2023. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/40984 |
Data de defesa: | 4-Dez-2023 |
Aparece nas coleções: | TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia) |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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