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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44215
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Cantarino, Felipe Harrison Silva | - |
dc.date.accessioned | 2024-12-06T18:54:42Z | - |
dc.date.available | 2024-12-06T18:54:42Z | - |
dc.date.issued | 2024-10-23 | - |
dc.identifier.citation | CANTARINO, 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.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44215 | - |
dc.description.sponsorship | Pesquisa sem auxílio de agências de fomento | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | fake news, corpus, Processamento de Linguagem Natural, crawler. | pt_BR |
dc.title | Criação de um Corpus Português para Auxiliar a Identificação de Notícias Verdadeiras e Falsas | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Santos, Fernanda Maria da Cunha | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6802596562404346 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Miani, Rodrigo Sanches | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2992074747740327 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Carneiro, Murillo Guimarães | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/8158868389973535 | pt_BR |
dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
dc.description.resumo | O 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.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.course | Sistemas de Informação | pt_BR |
dc.sizeorduration | 44 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICO | pt_BR |
Appears in Collections: | TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia) |
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