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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41044| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0000-8378-0150 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Análise experimental do desempenho de grandes modelos de linguagens na detecção de notícias falsas |
| Autor(es): | Anjos, Lucas Sousa dos |
| Primeiro orientador: | Rocha, Adriano Mendonça |
| Primeiro coorientador: | Quincozes, Silvio Ereno |
| Primeiro membro da banca: | Miani, Rodrigo Sanches |
| Segundo membro da banca: | Carneiro, Murillo Guimarães |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | ChatGPT Bard Inteligência artifical Detecção de fake news Processamento de linguagem natural |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | 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 |
| Data de defesa: | 23-Nov-2023 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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