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ORCID:  http://orcid.org/0009-0000-8378-0150
Tipo de documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso: Acesso Aberto
Título: Análise experimental do desempenho de grandes modelos de linguagens na detecção de notícias falsas
Autor: Anjos, Lucas Sousa dos
Primer orientador: Rocha, Adriano Mendonça
Primer coorientador: Quincozes, Silvio Ereno
Primer miembro de la banca: Miani, Rodrigo Sanches
Segundo miembro de la banca: Carneiro, Murillo Guimarães
Resumen: A disseminação de notícias falsas tornou-se uma preocupação significativa na sociedade atual. Esse problema é evidente em plataformas de mídia social, onde a propagação de desinformação se tornou uma presença constante na vida diária de muitos indivíduos. Neste trabalho, é investigado o desempenho das ferramentas GPT e Bard na classificação de notícias falsas e reais, considerando 200 artigos de jornal e duas estratégias de formulação de perguntas. Os resultados revelam que o uso de uma pergunta bem formulada é crucial para obter respostas mais precisas. Em particular, foi observado uma melhoria de 46.6% na métrica F1-Score no primeiro modelo do GPT direcionando a pergunta para focar nas características de um texto falso. No segundo modelo o F1-Score registrou uma melhoria de 22.22% para 76.68% quando o foco do prompt era nas características de uma notícia falsa. Já no Bard os resultados foram mais timídos, com um F1-Score de 40.45% já na pergunta mais específica. As descobertas apresentadas nesse estudo indicam a superioridade do GPT em relação ao Bard. Ao realizar a detecção de fake news em todos os testes a ferramenta da OpenAI foi superior à ferramenta da Google na métrica de F1-Score.
Palabras clave: ChatGPT
Bard
Inteligência artifical
Detecção de fake news
Processamento de linguagem natural
Área (s) del CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Cita: ANJOS, Lucas Sousa dos. Análise experimental do desempenho de grandes modelos de linguagens na detecção de notícias falsas. 2023. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41044
Fecha de defensa: 23-nov-2023
Aparece en las colecciones:TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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