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dc.creatorCantarino, Felipe Harrison Silva-
dc.date.accessioned2024-12-06T18:54:42Z-
dc.date.available2024-12-06T18:54:42Z-
dc.date.issued2024-10-23-
dc.identifier.citationCANTARINO, Felipe Harrison Silva. Criação de um Corpus Português para Auxiliar a Identificação de Notícias Verdadeiras e Falsas. 2024. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44215-
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectfake news, corpus, Processamento de Linguagem Natural, crawler.pt_BR
dc.titleCriação de um Corpus Português para Auxiliar a Identificação de Notícias Verdadeiras e Falsaspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Santos, Fernanda Maria da Cunha-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6802596562404346pt_BR
dc.contributor.referee1Miani, Rodrigo Sanches-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2992074747740327pt_BR
dc.contributor.referee2Carneiro, Murillo Guimarães-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8158868389973535pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO trabalho aborda o desafio da detecção de notícias falsas (fake news) em um contexto marcado pela rápida disseminação de informações pela internet. Dessa forma, o objetivo é a criação de um novo corpus, constituído por notícias textuais, atuais, extraídas de sites da Internet e escritas na linguagem portuguesa do Brasil. Cada texto será classificado como sendo “Verdade” ou “Falso”. A criação do novo corpus, denominado BoatosBr, contou com o auxílio de Web-Crawlers, responsáveis por obter textos de boatos já classificados. A etapa de validação do corpus BoatosBr foi formalizada pelos testes de um modelo computacional formado por técnicas de PLN e por algoritmos de classificação de AM. Os algoritmos implementados foram Naive Bayes, Support Vector Machine e Random Forest. Os resultados obtidos indicaram que o novo corpus é capaz de viabilizar diferentes estudos, podendo ser preciso para ser testado por sistemas computacionais automatizados pelo AM para detectar fake news.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration44pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICOpt_BR
Appears in Collections:TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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