Utilização de técnicas de aprendizado de máquina para detecção de Fake News
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Data
2019
Tipo de documento
Artigo Científico
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
Ciências Exatas e da Terra
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
Andrade, Renan Rocha
Orientador
Pereira, Max
Coorientador
Resumo
Fake news is an issue of increasing concern in recent times due to its impact. Certain agencies of investigative journalism carry out a fight against fake news, but as they depend on human effort, this process is not so efficient. In this work it is made the use of natural language processing techniques and supervised machine learning, in order to generate a news classification model,
to assist in the process of identifying fake news, in a way that it creates a good level of confidence, in an appropriate computational time. In the implementation testing, it was possible to achieve up to 91% accuracy.
Notícias falsas são um problema de preocupação crescente nos últimos tempos, devido ao seu impacto causado. Certas agências de jornalismo investigativo realizam esse combate às notícias falsas, porém como dependem do esforço humano, esse processo não é tão eficiente. Neste trabalho é realizado o uso de técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina supervisionado, de forma a produzir um modelo de classificação de notícias, para auxiliar no processo de identificação de notícias falsas, de maneira que produza um bom nível de confiança, em tempo computacional adequado. Nos testes da implementação, foi possível alcançar até 91% de taxa de acerto.
Notícias falsas são um problema de preocupação crescente nos últimos tempos, devido ao seu impacto causado. Certas agências de jornalismo investigativo realizam esse combate às notícias falsas, porém como dependem do esforço humano, esse processo não é tão eficiente. Neste trabalho é realizado o uso de técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina supervisionado, de forma a produzir um modelo de classificação de notícias, para auxiliar no processo de identificação de notícias falsas, de maneira que produza um bom nível de confiança, em tempo computacional adequado. Nos testes da implementação, foi possível alcançar até 91% de taxa de acerto.
Palavras-chave
Fake news, Deep learning, Redes neurais, Notícias, Métodos estatísticos, Word embeddings, Naive bayes