Aplicação de Naive Bayes para Detecção de Notícias Falsas em Português-BR

dc.contributor.advisorde Oliveira Netto, Jose
dc.contributor.authorCrestani, Vagner
dc.contributor.authorHenrique, Julio
dc.contributor.authorPiovani, Matheus
dc.contributor.authorMelo, Pedro
dc.contributor.authorPereira, Rafael
dc.coverage.spatialSao Paulopt_BR
dc.date.accessioned2022-06-28T21:29:01Z
dc.date.available2022-06-28T21:29:01Z
dc.date.issued2022-06-07
dc.description.abstractSurgiu nos últimos tempos a necessidade de melhorar a verificação de informações na internet, pois com o crescimento do uso das redes sociais para busca e compartilhamento de informações, houve um evidente aumento da disseminação de notícias falsas, com ênfase em assuntos de grande valor e sensibilidade, como epidemias, política, entre outros. Considerando que esse tipo de notícia pode ocasionar consequências desastrosas à sociedade, esse projeto se propõe a verificar a probabilidade de uma informação analisada ser falsa através de aplicações em Inteligência Artificial com o uso do método de Naive Bayes, além da validação do modelo utilizando-se de dados pré-classificados para verificar seu comportamento em situações reais. Por meio de alguns testes, variando a divisão do dataset em diferentes proporções, atingiu-se com o classificador uma acurácia de 84.53%.pt
dc.format.extent7pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/23412
dc.language.isoptpt_BR
dc.rightsAtribuição-NãoComercial-SemDerivados 3.0 Brasil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectFake Newspt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectNaive Bayespt_BR
dc.titleAplicação de Naive Bayes para Detecção de Notícias Falsas em Português-BRpt_BR
dc.typeArtigo Científicopt_BR
local.author.cursoEngenharia de Computaçãopt_BR
local.author.unidadeUAM / Vila Olímpiapt_BR
local.contributor.coadvisorStefan Wagner, Marcel
local.dateissued.semester1pt_BR
local.modalidade.estudoPresencialpt_BR
local.rights.policyAcesso abertopt_BR
local.subject.areaEngenhariaspt_BR
local.subject.areaanimaEngenhariaspt_BR

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